基于tensorflow生成一段读入图片并修改像素后保存图片的代码

在TensorFlow中，可以使用`tf.image`模块对图片进行处理，包括读取、修改像素值以及保存。下面是一个基本的例子，它会读取一张图片，随机改变一部分像素的颜色，然后保存新的图片：

import tensorflow as tf

# 读取图片
def read_and_decode_image(file_path):
    img = tf.io.read_file(file_path)
    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
    return img

# 修改像素值 (这里使用随机色彩扰动作为示例)
def modify_pixels(image):
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0  # 将图片归一化到0-1之间
    num_pixels_to_change = int(0.1 * tf.reduce_prod(tf.shape(image)))  # 变换10%的像素
    mask = tf.random.uniform(shape=tf.shape(image)[:2], minval=0, maxval=1, dtype=tf.bool)  # 随机选择像素
    new_values = tf.where(mask, tf.random.uniform(tf.shape(mask), 0, 256, tf.int32), image)  # 改变选中的像素
    modified_image = tf.where(mask, new_values, image)  # 用新值替换选中的像素
    modified_image = tf.clip_by_value(modified_image * 255.0, 0.0, 255.0)  # 再次标准化到0-255范围内
    return modified_image

# 保存图片
def save_image(modified_img, file_name):
    with tf.io.gfile.GFile(file_name, "wb") as f:
        f.write(tf.image.encode_jpeg(modified_img))

# 使用以上函数
img_path = "path/to/your/image.jpg"
image = read_and_decode_image(img_path)
modified_image = modify_pixels(image)
save_image(modified_image, "modified_" + img_path)