TensorFlow中的数据增强

TensorFlow中的数据增强

总结TensorFlow中常用的一些数据增强方法，包括图片的缩放、裁剪、翻转等等 首先导入需要用到的包

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

任选选一张图片作为测试，放到项目中，读取图片

image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('longzhu.jpg', 'rb').read()

tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) 对图像进行解码，得到图像对应的三维矩阵

with tf.Session() as sess: #对图像进行jpg格式解码从而得到图像对应的三维矩阵 img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) print(img_data.eval())

eval()官方文档里面给出来的功能解释是：将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果 打印出的三维矩阵：

一、图像缩放：tf.image.resize_images(images,new_height,new_width,method)

1、双线性插值法ResizeMethod.BILINEAR(默认设置），对应method=0 注：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

with tf.Session() as sess: #双线性插值法将图像缩放为制定尺寸 resize1 = tf.image.resize_images(img_data, [256, 256], 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 resize1 = np.asarray(resize1.eval(), dtype='uint8') plt.imshow(resize1) plt.show()

2、最近邻插值法NEAREST_NEIGHBOR，对应method=1

with tf.Session() as sess: resize2 = tf.image.resize_images(img_data, [256, 256], method=1) resize2 = np.asarray(resize2.eval(), dtype='uint8') plt.imshow(resize2) plt.show()

3、双立方插值法BICUBIC,对应method=2

with tf.Session() as sess: resize3 = tf.image.resize_images(img_data, [256, 256], method=2) resize3 = np.asarray(resize3.eval(), dtype='uint8') plt.imshow(resize3) plt.show()

4、像素区域插值法AREA,对应method=3

with tf.Session() as sess: resize4 = tf.image.resize_images(img_data, [256, 256], method=3) resize4 = np.asarray(resize4.eval(), dtype='uint8') plt.imshow(resize4) plt.show()

这4中缩放方法最终得到的结果并没有差别。

二、裁剪与填充

1、如果目标图像尺寸小于原始图像尺寸，则在中心位置剪裁，反之则用黑色像素进行填充。 tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, target_height, target_width)

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 400, 400) plt.imshow(croped.eval()) plt.show() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 2000, 2000) plt.imshow(padded, eval()) plt.show()

2、随机裁剪 tf.image.random_crop(image, size, seed=None, name=None)

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) random_crop1 = tf.random_crop(img_data, [100, 100, 3]) plt.imshow(random_crop1.eval()) plt.show()

三、图像翻转

1、水平翻转 tf.image.flip_left_right(img_data)

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #plt.imshow(img_data.eval()) #plt.axis('off') #plt.show() flip_left_right = tf.image.flip_left_right(img_data) plt.imshow(flip_left_right.eval()) plt.axis('off') plt.show()

2、上下翻转 tf.image.flip_up_down(img_data)

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) flip_up_down = tf.image.flip_up_down(img_data) plt.imshow(flip_up_down.eval()) plt.axis('off') plt.show()

四、图像简单处理

1、改变对比度 tf.image.random_contrast 通过不同的参数设置来调整对比度

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #将图像的对比度将至原来的二分之一 contrast = tf.image.adjust_contrast(img_data, 0.5) #将图像的对比度提高至原来的5倍 # contrast = tf.image.adjust_contrast(img_data, 5) #在[lower,upper]范围随机调整图像对比度 # contrast = tf.image.random_contrast(img_data, lower=0.2, upper=3) plt.imshow(contrast.eval()) plt.show()

2、标准化 将图像的像素值转化成零均值和单位方差

with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #对图像进行标准化（归一化） standardization = tf.image.per_image_standardization(img_data) plt.imshow(np.asarray(standardization.eval(), dtype='uint8')) plt.show()