images.resize_image

时间: 2023-07-23 20:15:17 浏览: 42
tf.image.resize_images是TensorFlow中的一个图像处理函数,用于将给定图像调整为指定大小。 该函数有几个参数: - image:需要调整大小的输入图像,可以是一个Tensor,也可以是一个numpy数组。 - size:一个整数元组,表示输出图像的大小。可以是一个整数,表示调整为正方形图像。 - method:一个可选参数,表示调整大小时使用的插值方法。可选的值包括双线性插值、最近邻插值等。 - align_corners:一个可选参数,表示是否按照像素边缘对齐图像。 下面是一个简单的示例代码: ```python import tensorflow as tf # 读入图像 image = tf.io.read_file('test.jpg') image = tf.image.decode_jpeg(image) # 调整大小 resized_image = tf.image.resize_images(image, size=(224, 224)) # 显示结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(resized_image.numpy()) plt.show() ``` 这个示例代码读入了一张jpg格式的图像,并将其调整为了大小为224x224的图像。最后,使用Matplotlib显示了调整后的图像。
相关问题

tf.image.resize_images

`tf.image.resize_images` 是 TensorFlow 中用于调整图像大小的函数之一。它可以通过插值算法将一个或多个图像调整为指定大小,并返回调整后的图像。 函数的基本语法如下: ``` tf.image.resize_images( images, size, method=ResizeMethod.BILINEAR, align_corners=False, preserve_aspect_ratio=False ) ``` 其中,`images` 表示待调整大小的图像,可以是单个图像或多个图像的批次;`size` 表示目标大小,可以是一个整数元组 `[height, width]` 或一个 `tf.TensorShape` 对象;`method` 表示插值算法,包括 `ResizeMethod.BILINEAR`(双线性插值)、`ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR`(最近邻插值)和 `ResizeMethod.BICUBIC`(双三次插值)三种;`align_corners` 表示是否保持角点对齐;`preserve_aspect_ratio` 表示是否保持纵横比缩放。 下面是一个简单的例子,展示如何使用 `tf.image.resize_images` 调整图像大小: ```python import tensorflow as tf # 读取图像 image = tf.io.read_file('image.jpg') image = tf.image.decode_jpeg(image) # 调整图像大小 resized_image = tf.image.resize_images(image, [224, 224]) # 显示原始图像和调整后的图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(image) plt.title('Original Image') plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(resized_image) plt.title('Resized Image') plt.show() ```

s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list]详细注释

这段代码主要是对 scoremap_list 中的每个张量进行 resize 操作,使它们的大小与输入的图像大小相同。下面是对该代码的详细注释: 1. s = image.get_shape().as_list() 这行代码获取输入图像的大小,并将其保存到列表 s 中。 2. scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list] 这行代码使用列表推导式对 scoremap_list 中的每个张量 x 进行 resize 操作,并将结果保存到列表 scoremap_list_large 中。其中,tf.image.resize_images 函数用于对输入的张量进行 resize 操作,第一个参数 x 表示输入的张量,第二个参数 (s[1], s[2]) 表示 resize 后的大小,即输入图像的大小。列表推导式的语法为 [expression for item in list],它将对列表中的每个元素 item 进行表达式 expression 的计算,并将结果保存到新的列表中。因此,这行代码的作用是对 scoremap_list 中的每个张量进行 resize 操作,并将结果保存到 scoremap_list_large 中。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

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