Tensorflow深度学习之十二：基础图像处理之二

Posted 2020-11-01 将者，智、信、仁、勇、严也。

Tensorflow深度学习之十二：基础图像处理之二

from：https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474

 

首先放出原始图像：

1、图像的翻转

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # 上下翻转图像
    up_and_down = tf.image.flip_up_down(image_data)
    cv2Show("up and down",up_and_down)

    # 左右翻转图像
    left_and_right = tf.image.flip_left_right(image_data)
    cv2Show("left and right", left_and_right)

    # 沿对角线翻转图像
    transposed = tf.image.transpose_image(image_data)
    cv2Show("transposed image", transposed)

    # 以一定概率上下翻转图像
    random_up_and_down = tf.image.random_flip_up_down(image_data)
    cv2Show("random up and down", random_up_and_down)

    # 以一定概率左右翻转图像
    random_left_and_right = tf.image.random_flip_left_right(image_data)
    cv2Show("random left and right", random_left_and_right)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56
• 57
• 58
• 59
• 60

程序运行结果如下：

注：由于个人的显示器限制，这里只截取了部分的对角线翻转的图像。

注：可以看到这里按照一定的概率翻转，只有上下进行了翻转，而左右并没有翻转。

2、图像的亮度调整

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # 将图片的亮度-0.5
    adjusted1 = tf.image.adjust_brightness(image_data, -0.5)
    cv2Show("brightness -0.5", adjusted1)

    # 将图片的亮度+0.5
    adjusted2 = tf.image.adjust_brightness(image_data, 0.5)
    cv2Show("brightness +0.5",adjusted2)

    # 随机调整图像的亮度：
    # random_brightness(image, max_delta, seed=None)
    # image：待调整的图像
    # max_delta：在[-max_delte,max_delte)的范围随机调整图像的亮度
    # seed：随机数种子
    adjusted3 = tf.image.random_brightness(image_data, 0.3)
    cv2Show("random brightness", adjusted3)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56

程序运行如下：

3、调整图像的对比度

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # 将图片的对比度-5
    adjusted1 = tf.image.adjust_contrast(image_data, -5)
    cv2Show("contrast -5", adjusted1)

    # 将图片的对比度+5
    adjusted2 = tf.image.adjust_contrast(image_data, 5)
    cv2Show("contrast +5",adjusted2)

    # 随机调整图像的对比度：
    # random_contrast(image, lower, upper, seed=None)
    # image：待调整的图像
    # lower，upper：在[lower,upper]的范围随机调整图像的对比度。lower非负。
    # seed：随机数种子
    adjusted3 = tf.image.random_contrast(image_data, 1, 9)
    cv2Show("random contrast", adjusted3)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56

程序运行如下：

4、调整图像的色相

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # adjust_hue(image, delta, name=None)
    # delte的范围:[-1,1]
    # 将图片的色相+0.1
    adjusted1 = tf.image.adjust_hue(image_data, 0.1)
    cv2Show("hue +0.1", adjusted1)

    # 将图片的色相+0.3
    adjusted2 = tf.image.adjust_hue(image_data, 0.3)
    cv2Show("hue +0.3", adjusted2)

    # 将图片的色相+0.6
    adjusted3 = tf.image.adjust_hue(image_data, 0.6)
    cv2Show("hue +0.6", adjusted3)

    # 将图片的色相+0.9
    adjusted4 = tf.image.adjust_hue(image_data, 0.9)
    cv2Show("hue +0.9", adjusted4)

    # 随机调整图像的色相：
    # random_hue(image, max_delta, seed=None)
    # image：待调整的图像
    # max_delta：在[-max_delta,max_delta]的范围随机调整图像的色相。max_delta的范围[0,0.5]。
    # seed：随机数种子
    adjusted5 = tf.image.random_hue(image_data,0.4)
    cv2Show("random hue", adjusted5)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56
• 57
• 58
• 59
• 60
• 61
• 62
• 63
• 64
• 65
• 66

程序运行结果如下：

5、调整图像的饱和度

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # 将图片的饱和度-5
    adjusted1 = tf.image.adjust_saturation(image_data, -5)
    cv2Show("saturation -5", adjusted1)

    # 将图片的饱和度+5
    adjusted2 = tf.image.adjust_saturation(image_data, 5)
    cv2Show("saturation +5", adjusted2)

    # 随机调整图像的饱和度：
    # random_saturation(image, lower, upper, seed=None)
    # image：待调整的图像
    # lower，upper：在[lower,upper]的范围随机调整图像的饱和度。lower非负。
    # seed：随机数种子
    adjusted3 = tf.image.random_saturation(image_data, 1, 9)
    cv2Show("random saturation", adjusted3)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56

程序运行结果如下：

6、图像的标准化

import tensorflow as tf
import cv2

# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数
# 请注意：
# 在tensorflow中，一个像素点的颜色顺序是R，G，B。
# 在opencv中，一个像素点的颜色顺序是B，G，R。
# 因此，我们循环遍历每一个像素点，将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可。
# 第一个参数name：将要显示的窗口名称。
# 第二个参数image：储存图片信息的一个tensor。
def cv2Show(name="", image=None):
    # 获取矩阵信息
    np = image.eval()
    # 获取行数列数
    row, col = len(np),len(np[1])

    # 两重循环遍历
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            # 交换数值
            tmp = np[i][j][0]
            np[i][j][0] = np[i][j][2]
            np[i][j][2] = tmp

    # 显示图片
    cv2.imshow(name,np)
    pass

# tensorflow会话
with tf.Session() as sess:
    # 以二进制的方式读取图片。
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("bus.jpg", "rb").read()

    # 按照jpeg的格式解码图片。
    image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

    # 显示原图片。
    cv2Show("Read by Tensorflow+Dispalyed by Opencv",image_data)

    # 将代表一张图像的三维矩阵中的数字均值变成0，方差变为1。
    adjusted = tf.image.per_image_standardization(image_data)
    cv2Show("image_standardization", adjusted)

    cv2.waitKey()

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44

程序运行结果如下：