tensorflow框架下，如何批量对100张图片调用opencv对图像沿x轴.y轴.xy轴对称代码

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.numpy_function() 将 NumPy 函数作为 TensorFlow 操作来调用 OpenCV 中的函数实现图像对称。以下是示例代码：

import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np

# 定义对称函数
def symmetric_image(image, axis):
    image = cv2.cvtColor(image.numpy(), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为 OpenCV 中的 BGR 格式
    image = cv2.flip(image, axis)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换回 RGB 格式
    return image

# 加载图片
image_paths = ["image{}.jpg".format(i) for i in range(1, 101)]
images = [tf.io.read_file(path) for path in image_paths]
images = [tf.image.decode_jpeg(image) for image in images]

# 对称处理
axis = [0, 1, -1] # 分别表示沿x轴、y轴、xy轴对称
for i in range(len(axis)):
    symmetric_images = tf.map_fn(lambda x: tf.numpy_function(symmetric_image, [x, axis[i]], tf.uint8), images)
    # 保存对称后的图片
    for j in range(len(symmetric_images)):
        tf.io.write_file("symmetric_image{}_{}.jpg".format(j+1, i+1), tf.image.encode_jpeg(symmetric_images[j]))

以上代码首先是定义对称函数 `symmetric_image()`，然后加载图片并对称处理，最后保存对称后的图片。其中，`tf.numpy_function()` 将 `symmetric_image()` 函数作为 TensorFlow 操作，以 NumPy 数组作为输入，返回 NumPy 数组。

注意，在 `symmetric_image()` 中，需要将 RGB 图像转换为 OpenCV 中的 BGR 格式，因为 OpenCV 默认使用 BGR 格式。在处理完成后，还需要将图像转换回 RGB 格式。