Tensorflow学习笔记-tf.image.resize_images() 调整图片大小

最新推荐文章于 2022-08-03 21:51:51 发布

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本文介绍了一种使用TensorFlow进行图片预处理的方法，重点在于如何调整图片尺寸以适应卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的输入要求。通过实际代码演示了从读取原始图片到调整至特定尺寸的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在使用自己的图片做数据集时需要做相应的处理（缩/放）

因此在使用CNN等模型之前，可以使用该方法获得你想要的大小的图片数据

import matplotlib.pyplot as plt  
import tensorflow as tf  
import numpy as np  
  
image_raw_data = tf.gfile.GFile('C:/Users/DELL/Desktop/CWTPic/train1.jpg','r').read()   #加载原始图像  
  
with tf.Session() as sess:  
    img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)   #解码
    plt.imshow(img_data.eval())  
    plt.show()
    resized = tf.image.resize_images(img_data, [64,64],method=0)  #第一个参数为原始图像，第二个参数为图像大小，第三个参数给出了指定的算法  
    resized = np.asarray(resized.eval(),dtype='uint8')  #变为uint8才能显示
    plt.imshow(resized)   
    plt.show()