TensorFlow Addons 画像 : 操作

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概要

このノートブックでは、TensorFlow Addons で画像操作を使用する方法をいくつか紹介します。

この例で説明する画像操作のリストは以下の通りです。

  • tfa.image.mean_filter2d

  • tfa.image.rotate

  • tfa.image.transform

  • tfa.image.random_hsv_in_yiq

  • tfa.image.adjust_hsv_in_yiq

  • tfa.image.dense_image_warp

  • tfa.image.euclidean_dist_transform

セットアップ

pip install -q -U tensorflow-addons
 
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow_addons as tfa
import matplotlib.pyplot as plt

画像を準備して検査する

画像をダウンロードする

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

画像を検査する

TensorFlow のアイコン

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

白黒バージョンを作成する

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

tfa.image を使って遊ぶ

平均フィルタリング

平均フィルタリングはフィルタリング技術の 1 つで、画像や信号のノイズ除去によく使用されます。この考え方は、画像をピクセル単位で処理し、隣接するピクセルの平均値で置き換えるというものです。

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

png

回転

この操作は、特定の画像をユーザーが入力した角度（ラジアン単位）に回転させます。 

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

png

変換

この操作は、特定の画像をユーザーが指定した変換ベクトルに基づいて変換します。 

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

png

YIQ でランダムに HSV 変換する

この操作は、特定の RGB 画像のカラースケールを YIQ に変更しますが、ここではデルタ色相と彩度の値を指定された範囲からランダムに選択します。

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

YIQ で HSV を調整する

この操作は、特定の RGB 画像のカラースケールを YIQ に変更しますが、ここではランダムに選択するのではなく、デルタ色相と彩度の値はユーザーの入力値です。

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

高密度画像ワープ

この操作は、オフセットベクトルのフローフィールドで指定された任意の画像の非線形ワープを行います（例えば、ここではランダムな値を使用します）。 

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

ユークリッド距離変換

この操作は、前景ピクセルから背景ピクセルまでのピクセル値をユークリッド距離で更新します。

  • 注意: これは二値化画像のみを受け取り、結果は変換された画像になります。異なる画像を指定した場合は、結果は単一の値の画像になります。
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