tensorflow图像处理函数(1)

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
image_raw_data=tf.gfile.FastGFile(‘/Users/jk/Downloads/timg.jpeg‘,‘rb‘).read()
with tf.Session() as sess:
    img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)    #通过tf.img.decode_jpeg函数对jpeg格式的图像进行解码，解码后的结果为一个张量
    print(img_data.eval())      #输出解码后的三维矩阵
    plt.imshow(img_data.eval())
    plt.show()
    img_data=tf.image.convert_image_dtype(img_data,dtype=tf.uint8)    
    encode_image=tf.image.encode_jpeg(img_data)     #将图像的三维矩阵重新按照jpeg格式编码存入文件，打开该图像可以得到和原始图像一样的图像
    with tf.gfile.GFile(‘/Users/jk/Downloads/output‘,‘wb‘) as f:   #将文件写入目标路径，生成图像文件
        f.write(encode_image.eval())

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
image_raw_data=tf.gfile.FastGFile(‘/Users/jk/Downloads/timg.jpeg‘,‘rb‘).read()
with tf.Session() as sess:
    img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
    print(img_data.eval())
    plt.imshow(img_data.eval())
    plt.show()
    img_data=tf.image.convert_image_dtype(img_data,dtype=tf.uint8)
    resized=tf.image.resize_images(img_data,size=[300,300],method=1)    #将图像大小转为[300,300],图像深度在没有明确设置前会是?,
    print(resized.get_shape())
    resized=tf.image.convert_image_dtype(resized,dtype=tf.uint8)     #数据预处理时候会把dtype转为tf.float32，因此需要手动转回tf.uint8
    encode_image=tf.image.encode_jpeg(resized)
    with tf.gfile.GFile(‘/Users/jk/Downloads/output‘,‘wb‘) as f:    #返回调整大小后的图像
        f.write(encode_image.eval())