Изображение дополнений TensorFlow: Операции

Посмотреть на TensorFlow.org Запускаем в Google Colab Посмотреть исходный код на GitHub Скачать блокнот

Обзор

В этом блокноте будет показано, как использовать некоторые операции с изображениями в надстройках TensorFlow.

Вот список операций с изображениями, которые вы рассмотрите в этом примере:

Настраивать

pip install -q -U tensorflow-addons

import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow_addons as tfa
import matplotlib.pyplot as plt

Подготовьте и проверьте изображения

Скачать изображения

img_path = tf.keras.utils.get_file('tensorflow.png','https://tensorflow.org/images/tf_logo.png')

Downloading data from https://tensorflow.org/images/tf_logo.png
40960/39781 [==============================] - 0s 3us/step

Осмотрите изображения

Значок TensorFlow

img_raw = tf.io.read_file(img_path)
img = tf.io.decode_image(img_raw)
img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
img = tf.image.resize(img, [500,500])

plt.title("TensorFlow Logo with shape {}".format(img.shape))
_ = plt.imshow(img)

PNG

Сделайте черно-белую версию

bw_img = 1.0 - tf.image.rgb_to_grayscale(img)

plt.title("Mask image with shape {}".format(bw_img.shape))
_ = plt.imshow(bw_img[...,0], cmap='gray')

PNG

Играть с tfa.image

Средняя фильтрация

Средняя фильтрация - это метод фильтрации, который часто используется для удаления шума из изображения или сигнала. Идея состоит в том, чтобы просмотреть изображение пиксель за пикселем и заменить его средними значениями соседних пикселей.

mean = tfa.image.mean_filter2d(img, filter_shape=11)
_ = plt.imshow(mean)

PNG

Повернуть

Эта операция поворачивает данное изображение на угол (в радианах), введенный пользователем.

rotate = tfa.image.rotate(img, tf.constant(np.pi/8))
_ = plt.imshow(rotate)

PNG

Преобразовать

Эта операция преобразует данное изображение на основе вектора преобразования, заданного пользователем.

transform = tfa.image.transform(img, [1.0, 1.0, -250, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0])
_ = plt.imshow(transform)

PNG

Случайный HSV в YIQ

Эта операция изменяет цветовую шкалу данного изображения RGB на YIQ, но здесь значения дельта-оттенка и насыщенности выбираются случайным образом из заданного диапазона.

delta = 0.5
lower_saturation = 0.1
upper_saturation = 0.9
lower_value = 0.2
upper_value = 0.8
rand_hsvinyiq = tfa.image.random_hsv_in_yiq(img, delta, lower_saturation, upper_saturation, lower_value, upper_value)
_ = plt.imshow(rand_hsvinyiq)

PNG

Скорректировать HSV в YIQ

Эта операция изменяет цветовую шкалу данного изображения RGB на YIQ, но здесь вместо случайного выбора значения дельта-оттенка и насыщенности вводятся пользователем.

delta = 0.5
saturation = 0.3
value = 0.6
adj_hsvinyiq = tfa.image.adjust_hsv_in_yiq(img, delta, saturation, value)
_ = plt.imshow(adj_hsvinyiq)

PNG

Плотное искажение изображения

Эта операция предназначена для нелинейной деформации любого изображения, заданного полем потока вектора смещения (например, здесь используются случайные значения).

input_img = tf.image.convert_image_dtype(tf.expand_dims(img, 0), tf.dtypes.float32)

flow_shape = [1, input_img.shape[1], input_img.shape[2], 2]
init_flows = np.float32(np.random.normal(size=flow_shape) * 2.0)
dense_img_warp = tfa.image.dense_image_warp(input_img, init_flows)
dense_img_warp = tf.squeeze(dense_img_warp, 0)
_ = plt.imshow(dense_img_warp)

PNG

Преобразование евклидова расстояния

Эта операция обновляет значение пикселя с евклидовым расстоянием от пикселя переднего плана до пикселя фона.

  • Примечание. Он принимает только двоичное изображение и приводит к преобразованию изображения. Если дается другое изображение, это приводит к изображению с одним значением
gray = tf.image.convert_image_dtype(bw_img,tf.uint8)
# The op expects a batch of images, so add a batch dimension
gray = tf.expand_dims(gray, 0)
eucid = tfa.image.euclidean_dist_transform(gray)
eucid = tf.squeeze(eucid, (0, -1))
_ = plt.imshow(eucid, cmap='gray')

PNG