1、TensorFlow图像处理函数

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

image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("../../datasets/cat.jpg",'r').read()

with tf.Session() as sess:
    img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 输出解码之后的三维矩阵。
    print img_data.eval()
    img_data.set_shape([1797, 2673, 3])
    print img_data.get_shape()
with tf.Session() as sess:
    plt.imshow(img_data.eval())
    plt.show()
结果：

2、调整图像尺寸

with tf.Session() as sess:   
    resized = tf.image.resize_images(img_data, [300, 300], method=0)

    # TensorFlow的函数处理图片后存储的数据是float32格式的，需要转换成uint8才能正确打印图片。
    print "Digital type: ", resized.dtype
    cat = np.asarray(resized.eval(), dtype='uint8')
    # tf.image.convert_image_dtype(rgb_image, tf.float32)
    plt.imshow(cat)
    plt.show()
其中method参数分别为：0、1、2 、3，代表双线性插值法、最近邻居法、双三次插值法、面积插值法

结果展示：



3、图片裁剪和填充

with tf.Session() as sess:   
    croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 1000, 1000)
    padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 3000, 3000)
    plt.imshow(croped.eval())
    plt.show()
    plt.imshow(padded.eval())
    plt.show()
结果展示：



4、截取中间50%的图片

with tf.Session() as sess:   
    central_cropped = tf.image.central_crop(img_data, 0.5)
    plt.imshow(central_cropped.eval())
    plt.show()


5、翻转图片

with tf.Session() as sess:
    # 上下翻转
    #flipped1 = tf.image.flip_up_down(img_data)
    # 左右翻转
    #flipped2 = tf.image.flip_left_right(img_data)

    #对角线翻转
    transposed = tf.image.transpose_image(img_data)
    plt.imshow(transposed.eval())
    plt.show()

    # 以一定概率上下翻转图片。
    #flipped = tf.image.random_flip_up_down(img_data)
    # 以一定概率左右翻转图片。
    #flipped = tf.image.random_flip_left_right(img_data)


6、图像色彩调整

with tf.Session() as sess:     
    # 将图片的亮度-0.5。
    #adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, -0.5)

    # 将图片的亮度-0.5
    #adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, 0.5)

    # 在[-max_delta, max_delta)的范围随机调整图片的亮度。
    adjusted = tf.image.random_brightness(img_data, max_delta=0.5)

    # 将图片的对比度-5
    #adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, -5)

    # 将图片的对比度+5
    #adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, 5)

    # 在[lower, upper]的范围随机调整图的对比度。
    #adjusted = tf.image.random_contrast(img_data, lower, upper)

    plt.imshow(adjusted.eval())
    plt.show()
结果展示：



7、图像色彩调整

with tf.Session() as sess:         
    adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.1)
    #adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.3)
    #adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.6)
    #adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.9)

    # 在[-max_delta, max_delta]的范围随机调整图片的色相。max_delta的取值在[0, 0.5]之间。
    #adjusted = tf.image.random_hue(image, max_delta)

    # 将图片的饱和度-5。
    #adjusted = tf.image.adjust_saturation(img_data, -5)
    # 将图片的饱和度+5。
    #adjusted = tf.image.adjust_saturation(img_data, 5)
    # 在[lower, upper]的范围随机调整图的饱和度。
    #adjusted = tf.image.random_saturation(img_data, lower, upper)

    # 将代表一张图片的三维矩阵中的数字均值变为0，方差变为1。
    #adjusted = tf.image.per_image_whitening(img_data)

    plt.imshow(adjusted.eval())
    plt.show()
结果：



8、添加标注框并裁剪

with tf.Session() as sess:         

    boxes = tf.constant([[[0.05, 0.05, 0.9, 0.7], [0.35, 0.47, 0.5, 0.56]]])

    begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
        tf.shape(img_data), bounding_boxes=boxes)


    batched = tf.expand_dims(tf.image.convert_image_dtype(img_data, tf.float32), 0)
    image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(batched, bbox_for_draw)

    distorted_image = tf.slice(img_data, begin, size)
    plt.imshow(distorted_image.eval())
    plt.show()

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作者：经年不往
原文：https://blog.csdn.net/mago2015/article/details/82563856