TensorFlow 图像预处理（二）图像翻转，图像色彩调整

淩亂°似流年 2022-06-14 06:00 381阅读 0赞

**图像翻转**  
tf.image.flip\_up\_down：上下翻转  
tf.image.flip\_left\_right：左右翻转  
tf.image.transpose\_image：对角线翻转  
除此之外，TensorFlow还提供了随机翻转的函数，保证了样本的样本的随机性：  
tf.image.random\_flip\_up\_down：随机上下翻转图片  
tf.image.random\_flip\_left\_right：随机左右翻转图片

import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('.//image//1.jpg','rb').read()
    
    with tf.Session() as sess:
         img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
         plt.imshow(img_data.eval())
         plt.show()
    
         # 上下翻转
         flipped1 = tf.image.flip_up_down(img_data)
         plt.imshow(flipped1.eval())
         plt.show()
         # 左右翻转
         flipped2 = tf.image.flip_left_right(img_data)
         plt.imshow(flipped2.eval())
         plt.show()
         #对角线翻转
         transposed = tf.image.transpose_image(img_data)
         plt.imshow(transposed.eval())
         plt.show()
         
         # 以一定概率上下翻转图片。
         #flipped = tf.image.random_flip_up_down(img_data)
         # 以一定概率左右翻转图片。
         #flipped = tf.image.random_flip_left_right(img_data)

![这里写图片描述][0182323a91307a696aa854f78de71271.png]

![这里写图片描述][54c4adceb908a5507a9abde2a9cf202c.png]

![这里写图片描述][4cc064cfdafb1fea684b744186cd3eb3.png]

![这里写图片描述][7aaf750b2ba065f78fdad9097b7a25a4.png]

**图像色彩调整**  
亮度：  
tf.image.adjust\_brightness：调整图片亮度  
tf.image.random\_brightness：在某范围随机调整图片亮度  
对比度：  
tf.image.adjust\_contrast：调整图片对比度  
tf.image.random\_contrast：在某范围随机调整图片对比度  
色相：  
tf.image.adjust\_hue：调整图片色相  
tf.image.random\_hue：在某范围随机调整图片色相  
饱和度：  
tf.image.adjust\_saturation：调整图片饱和度  
tf.image.random\_saturation：在某范围随机调整图片饱和度  
归一化：  
per\_image\_standardization：三维矩阵中的数字均值变为0，方差变为1。在以前的版本中，它其实叫做per\_image\_whitening，也就是白化操作。

import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('.//image//1.jpg','rb').read()
    
    with tf.Session() as sess:
         img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
         plt.imshow(img_data.eval())
         plt.show()
    
         # 将图片的亮度-0.5。
         adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, -0.5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         
         # 将图片的亮度0.5
         adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, 0.5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         # 在[-max_delta, max_delta)的范围随机调整图片的亮度。
         adjusted = tf.image.random_brightness(img_data, max_delta=0.5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         # 将图片的对比度-5
         adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, -5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         # 将图片的对比度+5
         adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, 5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         # 在[lower, upper]的范围随机调整图的对比度。
         adjusted = tf.image.random_contrast(img_data, 0.1, 0.6)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
         
         #调整图片的色相
         adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.1)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()
        
         # 在[-max_delta, max_delta]的范围随机调整图片的色相。max_delta的取值在[0, 0.5]之间。
         adjusted = tf.image.random_hue(img_data, 0.5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()  
         
         
         # 将图片的饱和度-5。
         adjusted = tf.image.adjust_saturation(img_data, -5)
         plt.imshow(adjusted.eval())
         plt.show()  
         
    
         # 在[lower, upper]的范围随机调整图的饱和度。
         adjusted = tf.image.random_saturation(img_data, 0, 5)
        
         # 将代表一张图片的三维矩阵中的数字均值变为0，方差变为1。
         adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)

图片有点多，不贴图了，大家运行一下就能看到效果了。

[0182323a91307a696aa854f78de71271.png]: /images/20220614/37710fb9b46c478da7fe9e9bd0a45026.png
[54c4adceb908a5507a9abde2a9cf202c.png]: /images/20220614/343e6b722d7b4daba44967a7e28f0eea.png
[4cc064cfdafb1fea684b744186cd3eb3.png]: /images/20220614/407f3be9fea94e68b5fdf45dfdfe4f5a.png
[7aaf750b2ba065f78fdad9097b7a25a4.png]: /images/20220614/1c2ec51bb1fe4dd2a2bc89e311fc9e00.png