TensorFlow图像处理函数（最近更新：2019/10/24）

〇、写在前面

TensorFlow中图像处理函数基本都是在tf.image中，有不了解的可以私信或查找官方文档。
参考资料：

1. 深度学习应用开发，浙江大学城市学院，网易云课堂

一、获取图像数据

1.1 读取编码数据

1. tf.gfile.FastGFile('path','读写设置')
   如：image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('dog.jpg','rb').read()

1.2 解码

2. tf.image.decode_jpeg(image)
3. tf.image.decode_png(image)

例子：

img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

1.3 显示图像

print(img_data.eval())

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img_data.eval())
plt.show()

二、图像处理

2.1 图像缩放

1. tf.image.resize_images(img_data,size,method=0)

img_data：解码后的图像数据。
size：图像缩放到的尺寸，如[256,256]。
method：默认0双线性插值法（bilinear），可选1最近邻插值法(nearest_neighbor)，可选2双立方插值法（bicubic），可选3像素区域插值法（area）

例子：

resized1=tf.image.resize_images(img_data,[256,256],method=0)
resize1=np.asarray(resized1.eval(),dtype='uint8')
plt.imshow(resized1)
plt.show()

2.2 图像裁剪和填充

1. tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data,x,y)：裁剪时默认选取居中部分，填充时默认填充在四周填充黑色（0）背景。

x/y：裁剪或填充之后的图像尺寸。

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

2.3 图像翻转

1. tf.image.flip_left_right(image_data)：水平翻转
2. tf.image.flip_up_down(image_data)：垂直翻转

2.4 改变对比度

1. tf.image.adjust_contrast(image_data,k)：固定倍数改变对比度。

k：将对比度变为原来的k倍。

2. tf.image.random_contrast(image_data,lower=0.2,upper=3)：在范围内随机改变对比度

2.5 白化处理

白化即将图像的像素标准正态化。

1. tf.image.per_image_standardization(img_data)