Tensorflow图像处理的完整样例

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf


# 给定一张图像，随机调整图像的色彩。因为调整亮度、对比度、饱和度和色相的顺序会影
# 响最后得到的结果，所以可以定义多种不同的顺序。具体使用哪一种顺序可以在训练数据
# 预处理时随机选择一种。这样可以进一步降低无关因素对模型的影响。
def distort_color(image, color_ordering=0):
    if color_ordering == 0:
        image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32.0 / 255.0)
        image = tf.image.random_saturation(image, lower=0.5, upper=1.5)
        image = tf.image.random_hue(image, max_delta=0.2)
        image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.5, upper=1.5)
    elif color_ordering == 1:
        image = tf.image.random_saturation(image, lower=0.5, upper=1.5)
        image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32.0 / 255.0)
        image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.5, upper=1.5)
        image = tf.image.random_hue(image, max_delta=0.2)
    elif color_ordering == 2:
        pass

    return tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0)


# 给定一张解码后的图像、目标图像的尺寸以及图像上的标注框，此函数可以对给出的图像进行预
# 处理。这个函数的输入图像是图像识别问题中原始的训练图像，而输出则是神经网络模型的输入
# 层。注意这里只处理模型的训练数据，对于预测的数据，一般不需要使用随机变换的步骤。
def preprocess_for_train(image, height, width, bbox):
    # 如果没有提供标注框，则认为整个图像就是需要关注的部分
    if bbox is None:
        bbox = tf.constant([0.0, 0.0, 1.0, 1.0], dtype=tf.float32, shape=[1, 1, 4])

    # 转换图像张量的类型
    if image.dtype != tf.float32:
        image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)

    # 随机截取图像，减小需要关注的物体大小对图像识别算法的影响
    bbox_begin, bbox_size, _ = tf.image.sample_distorted_bounding_box(tf.shape(image), bounding_boxes=bbox)
    distorted_image = tf.slice(image, bbox_begin, bbox_size)

    # 将随机截取的图像调整为神经网络输入层的大小，大小调整的算法是随机选择的
    distorted_image = tf.image.resize_images(distorted_image, [height, width], method=np.random.randint(4))

    # 随机左右翻转图像
    distorted_image = tf.image.random_flip_left_right(distorted_image)

    # 使用一种随机的顺序调整图像色彩
    distorted_image = distort_color(distorted_image, np.random.randint(2))
    return distorted_image


image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("D:\\code-workspace\\Clion-workspace\\learnOpencv\\images\\lena.jpg",
                                    "rb").read()
with tf.Session() as sess:
    img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
    boxes = tf.constant([[[0.05, 0.05, 0.9, 0.7], [0.35, 0.47, 0.5, 0.56]]])

    # 运行六次获得6种不同的图像，并展示
    plt.figure()
    for i in range(6):
        result = preprocess_for_train(img_data, 299, 299, boxes)
        plt.subplot(2, 3, i + 1)
        plt.imshow(result.eval())
    plt.show()

结果

延申阅读

具体图像增强操作