TensorFlow 图像处理和解码操作函数概述

忘是亡心i 2022-06-12 02:14 167阅读 0赞

TensorFlow提供提供了42个图像处理相关的函数，主要涉及解码编码，简单的图像几何变换等等。比较有特点的一个方面是有很多随机性的操作，主要增加模型的泛化能力。

原地址：[Module: tf.image][Module_ tf.image]  
定义在：`tensorflow/python/ops/image_ops.py`  
图像处理和解码操作。  
查看[TensorFlow Images][]指南。

**类：**

class ResizeMethod

**功能：**

`adjust_brightness(...)`: 调整RGB图像或灰度图的亮度。

`adjust_contrast(...)`: 调整RGB图像或灰度图的对比度。

`adjust_gamma(...)`: 在输入图像上执行伽玛校正。

`adjust_hue(...)`: 调整RGB图像的色调。

`adjust_saturation(...)`: 调整RGB图像的饱和度。

`central_crop(...)`: 从图像的中央区域裁剪图像。

`convert_image_dtype(...)`: 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。

`crop_and_resize(...)`: 对输入图像做剪裁并通过插值方法调整尺寸。

`crop_to_bounding_box(...)`: 指定边界的裁剪图像。

`decode_gif(...)`: 将GIF编码图像的第一帧解码为 uint8 tensor。

`decode_image(...)`: 图像解码操作，包含了 decode\_gif, decode\_jpeg,和 decode\_png。

`decode_jpeg(...)`: 将jpeg编码图像解码为 uint8 tensor。

`decode_png(...)`: 将png编码图像解码为 uint16 tensor。

`draw_bounding_boxes(...)`: 在一个batch的图像上绘制边框。

`encode_jpeg(...)`: JPEG图像编码。

`encode_png(...)`: PNG图像编码。

`extract_glimpse(...)`: 从指定的位置提取指定尺寸的区域，如果超过了原图像的尺寸，将随机填充。

`flip_left_right(...)`: 水平翻转图像 。

`flip_up_down(...)`: 上下翻转图像。

`grayscale_to_rgb(...)`: 单个或多个图像灰度转RGB。

`hsv_to_rgb(...)`: 单个或多个图像HSV转RGB。

`non_max_suppression(...)`: 根据分数降序选择边界框，分数是一个输入，函数别没有计算分数的规则，其实只是提供了一种降序选择操作。

`pad_to_bounding_box(...)`: 补零，将图像填充到指定的宽高。

`per_image_standardization(...)`: 图像标准化（不是归一化）。

`random_brightness(...)`: 通过随机因子调整图像的亮度。

`random_contrast(...)`: 通过随机因子调整图像的对比度。

`random_flip_left_right(...)`: 随机水平翻转图像。

`random_flip_up_down(...)`: 随机上下翻转图像。

`random_hue(...)`: 通过随机因子调整RGB图像的色调。

`random_saturation(...)`:通过随机因子调整RGB图像的饱和度。

`resize_area(...)`: 应用区域插值调整图像尺寸。

`resize_bicubic(...)`: 应用双三次插值调整图像尺寸。

`resize_bilinear(...)`: 应用双线性内插值调整图像尺寸。

`resize_nearest_neighbor(...)`: 应用最邻近插值调整图像尺寸。

`resize_images(...)`: 使用指定的方法调整图像尺寸（其实包含的是上面四种插值方法）。

`resize_image_with_crop_or_pad(...)`: 根据目标图像的宽高（自动）裁剪或填充图像。

`rgb_to_grayscale(...)`: 单个或多个图像RGB转灰度图。

`rgb_to_hsv(...)`: 单个或多个图像RGB转HSV。

`rot90(...)`: 将图像逆时针旋转90度。

`sample_distorted_bounding_box(...)`: 为图像生成单个随机变形的边界框。

`total_variation(...)`: 计算一个图像或多个图像的总体变动（输入图像中相邻像素值的绝对差异）  
`transpose_image(...)`: 交换图像的第一维和第二维（输入要求是3D，没有batch，也就是宽和高的变换）

[Module_ tf.image]: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image
[TensorFlow Images]: https://www.tensorflow.org/api_guides/python/image

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