random_crop随机切割

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-04-15 00:12 127阅读 0赞

通常用于切割图像数据。第一个代码例子请在本地运行

#例子1
        import cv2
        import tensorflow as tf
        img = cv2.imread("02.jpg)
        print(img)
        cv2.imshow("inputaa", img)
        import tensorflow as tf
        sess=tf.InteractiveSession()	
        height, width = img.shape[:2]
        for x in range(12):
            cropped_image = tf.random_crop(img, (height / 4, width / 4,3))
            cv2.imshow("output" + str(x), cropped_image.eval())
        cv2.waitKey(0) 
        sess.close()
    
    例子2
    
        import tensorflow as tf
        import numpy as np
        #随机地将张量裁剪为给定的大小。 
        #以一致选择的偏移量将一个形状 size 部分从 value 中切出。需要的条件：value.shape >= size。
        #如果大小不能裁剪，请传递该维度的完整大小。例如，可以使用 size = [crop_height, crop_width, 3] 裁剪 RGB 图像。
        value=np.random.randint(1,9,[5,6])
        sess=tf.Session()
        print("带测试的value:\n",value)
        size=[2,3]
        print("切片大小：（2，3）")
        print("切割随机切割结果1:\n",sess.run(tf.random_crop(value,size)))
        print("切割随机切割结果1:\n",sess.run(tf.random_crop(value,size)))
        print("切割随机切割结果1:\n",sess.run(tf.random_crop(value,size)))
        print("可以看出，由于是随机切割，每次切割结果形状相同，内容不同")

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