tensorflow图像增强代码

为了在TensorFlow中进行图像增强，可以使用以下代码作为参考：

首先，导入所需的包和库：

import tensorflow as tf
import glob

接下来，定义一个函数来进行图像的预处理和增强：

def image_augmentation(image_path):
    # 读取图像
    image = tf.io.read_file(image_path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    
    # 对图像进行增强
    image = tf.image.resize(image, [360, 360])
    image = tf.image.random_crop(image, [256, 256, 3])
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    image = tf.image.random_flip_up_down(image)
    image = tf.image.random_brightness(image, 0.5)
    image = tf.image.random_contrast(image, 0, 1)
    
    # 归一化处理
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image = image / 255.0
    
    return image

接下来，使用`glob`库来获取图像文件的路径列表：

image_paths = glob.glob("/path/to/images/*.jpg")

然后，使用`tf.data.Dataset`来创建一个数据集，并将图像路径应用于预处理函数：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_paths)
dataset = dataset.map(image_augmentation)

最后，可以设置批次大小和对数据集进行乱序操作：

BATCH_SIZE = 32
dataset = dataset.shuffle(len(image_paths)).batch(BATCH_SIZE)

这样，你就可以得到一个包含增强后图像的TensorFlow数据集，可以用于训练模型。