Tensorflow学习笔记——图像预处理

最新推荐文章于 2024-11-29 22:25:45 发布
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#TensorFlow #image #图片增强

本文提供了全面的技术总结，覆盖多种编程语言、工具及框架等内容，对于从事信息技术领域的读者来说是一份宝贵的参考资料。
tensorflow图像预处理
a13602955218的博客
06-21 735
读写图像 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf pic_path = 'demo.jpeg' image_raw = tf.gfile.FastGFile(pic_path,'rb').read() #从原图直接读出来的是一串二进制代码,需要将其解码得到像素数组 with tf.Session() as sess:...
Tensorflow2.0图像预处理
m0_59324564的博客
05-26 1156
实验步骤 1、载入库 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np 2、读取照片 image_data = tf.keras.preprocessing.image.load_img('d:/data/1.jpg','rb') plt.imshow(image_data) plt.show() img_data = tf.keras.preprocessing.image.img_t.
TensorFlow 图像数据预处理及可视化
dxmkkk的博客
02-08 2万+
注：文章转自《慢慢学TensorFlow》微信公众号 图像是人们喜闻乐见的一种信息形式，“百闻不如一见”，有时一张图能胜千言万语。图像处理是利用计算机将数值化的图像进行一定（线性或非线性）变换获得更好效果的方法。Photoshop，美颜相机就是利用图像处理技术的应用程序。深度学习最重要的应用领域就是计算机视觉（CV, Computer Vision），历史上，MNIST 手写体数
TensorFlow图像预处理-函数
weixin_30650859的博客
08-09 227
更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码，可以参考，对应的图片是输出的结果： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as...
TensorFlow图像数据预处理
Kaiyuan_sjtu的博客
06-10 3286
写在前面在之前介绍的栗子中都是直接使用图像原始的像素矩阵。但是如果在输入前通过对图像的预处理，可以尽量避免模型收到无关因素的影响。在大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。1. 图像编码处理我们平常提到的RGB图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每个元素表示了图像上不同位置，不同颜色的亮度。但是图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果。所以在使...
tensorflow学习笔记——图像数据处理
li123128的博客
08-17 541
喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度，对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同亮度，对比度下差别非常大。然而在很多图像识别问题中，这些因素都不应该影响最后的结果。所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，后面也学习多线程处理输入数据的解决方案。 　　在大部分图...
TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）
Python博客
12-07 2087
　　在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络（链接：请点击我）中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练。而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，下面记录一下自己学习的过程。 　　我的学习步骤分为以下四步： 1，温习LeNet-5的网络...
TensorFlow综合实例——卫星图像识别（tf.data、卷积神经网络）
Digger的博客
10-25 2113
卫星图像识别实例 数据预处理 tf.data相关处理方法 卷积神经网络（CNN） 识别卫星图像中的飞机和湖泊，所以实际是个二分类问题。 import tensorflow as tf print('TensorFlow version:{}'.format(tf.__version__)) import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np # 面向对象路径管理工具 import pathlib 路径处理 dat
Python多领域项目资源学习笔记——图像处理模块
例如，可以利用scikit-learn、TensorFlow、Keras等库来实现各类机器学习算法的应用。 在图像处理方面，资源中包含了使用Python进行图像增强、图像识别、图像分类、图像分割等任务的示例代码。Python图像处理库如...
评分卡建模学习（一）————数据预处理part.3
最新发布
Morven_dai的博客
11-29 803
目录六、数据处理的思路及代码（一）对缺失值的处理：在我这个数据预处理的part.1板块（二）对异常值的处理：在我这个数据预处理的part.2板块（三）数据归一化、标准化：在我这个数据预处理的part.2板块（四）非结构化数据转变+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++———————————————————————————————————————————++++++++++++++++++++++++++
tensorflow 图像预处理_小结
wuguangbin1230的博客
10-31 406
图像翻转 tf.image.flip_up_down：上下翻转 tf.image.flip_left_right：左右翻转 tf.image.transpose_image：对角线翻转 除此之外，TensorFlow还提供了随机翻转的函数，保证了样本的样本的随机性： tf.image.random_flip_up_down：随机上下翻转图片 tf.image.random_flip_lef...
Tensorflow基础：图像预处理
蚊子爱牛牛的博客
10-16 2305
通过对图像的预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。在大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。Tensorflow提供了几类图像处理函数
Tensorflow学习笔记----图像预处理
04-23 982
图像预处理通过对图像的预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。在大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率图像预处理有很多过程。这里只介绍函数。方便使用。图像读取原始 tf.gfile.FastGFile().read()图像格式的编码解码 ：图像不直接记录图像上的不同位置，不同颜色的亮度。而是记录压缩编码之后的结果。所以要还原成三维矩阵，需要解码。 tf.image.dec...
TensorFlow学习（十）：图像预处理
热门推荐
谢小小XH
05-26 3万+
TensorFlow图像预处理
tensorflow中Keras ---图像预处理----tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator 类
JEREMY的博客
04-27 1887
支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。默认情况下，使用 "nearest"。一个生成(x, y) 元组的DataFrameIterator， 其中x是一个包含一批尺寸为 (batch_size, *target_size, channels)的图像样本的numpy数组，y 是对应的标签的 numpy 数组。class_mode: "categorical", "binary", "sparse", "input", "other" or None之一。
TensorFlow图像预处理完整案例
人工智能讲师团
09-10 3867
本节，通过将训练图像进行预处理，训练得到的神经网络模型可以识别不同大小、方位、色彩等方面的实体。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 随机调整图片的色彩、定义两种顺序 def distort_color(image, color_ordering=0): if col...
Tensorflow中预处理图像的方法
Keep_Trying_Go的博客
12-29 2118
Tensorflow中预处理图像的方法
TensorFlow学习笔记-图像预处理
TiRan_Yang
12-05 6774
任何神经网络在开始训练数据时，都需要数据增强。什么是数据增强呢？我们首先看一个例子，假如我们的训练集有10万图片，如果直接使用这10张图片进行训练，是不是感觉训练集有点小。在假如，训练神经网络的目的是要正确识别猫，而此时呢？你的训练集中含有猫头的图片都是朝着左侧倾斜，那么当你训练好模型之后，你的模型不能准确识别猫头朝着右侧倾斜的图片，因为它没有被训练。而假如你在训练输入时，将训练集合中的所有图片进行
TensorFlow图像处理
TH_NUM的博客
12-27 1593
#对图像的处理import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf#读取图像的原始数据 image_raw_data=tf.gfile.FastGFile("./path/to/picture/timg.jpg",'rb').read()with tf.Session() as sess: #将图像用jpeg格式解码从而得到图像对应的
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