4_圖片的裁剪、旋轉、平移、模糊(20181218)
阿新 • • 發佈:2018-12-27
圖片的裁剪、旋轉、放縮、平移、模糊(20181218)
俗話說的好呀:圖片不夠,想辦法來湊
在深度學習中,資料集的收集是最麻煩的,如果有現成的資料還好,如果只有少量的資料集,此時只能依靠少量的資料集進行二次改造啦,好啦拿上你的鐵錘咱們走!!!
1、圖片的裁剪
2、Tensorflow 中圖片的裁剪
tensorflow裡面提供了實現影象進行裁剪和填充的函式,就是tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img,height,width )。img表示需要改變的影象,height是改變後圖像的高度,width是寬度。
import matplotlib.pyplot as plt;
import tensorflow as tf;
image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('test.jpg', 'rb').read()
with tf.Session() as sess:
img_data_jpg = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data_jpg)
img_data_jpg = tf.image.convert_image_dtype(img_data_jpg, dtype=tf.float32)
crop = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data_jpg, 500, 500) # 隨機裁剪成(500,500)
pad = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data_jpg, 2000, 2000) # 隨機裁剪成(2000,2000),不夠的就用黑色進行填充
plt.figure(1)
plt.imshow(crop.eval())
plt.figure(2)
plt.imshow(pad.eval())
plt.show()
效果:
異常:‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
解決方式:
把讀取方式改成 rb的形式
tf.gfile.FastGFile(‘test.jpg’, ‘rb’).read()