简介
欢迎来到 TensorFlow 图像处理教程！📸 本教程将带您了解如何使用 TensorFlow 进行图像识别、处理与生成。无论您是初学者还是有经验的开发者，都能在这里找到实用技巧。
基础操作
1. 图像加载与预处理
- 使用
tf.keras.preprocessing.image加载图像 - 调整尺寸：
image.resize((224, 224)) - 归一化处理：
image / 255.0
2. 构建卷积神经网络
- 添加卷积层：
Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3)) - 激活函数：
ReLU()或Tanh() - 池化层：
MaxPooling2D(pool_size=(2,2))
进阶技巧
🌐 数据增强
- 使用
ImageDataGenerator进行旋转、翻转等操作 - 示例代码：
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20)
🧠 模型训练
- 选择优化器：
Adam()或SGD() - 添加回调函数：
ModelCheckpoint,EarlyStopping
实战项目
手写数字识别
图像分类
图像生成
📚 扩展阅读
📌 小贴士
- 使用
tf.image.adjust_brightness调整图像亮度 - 通过
tf.image.crop_to_bounds进行精确裁剪 - 尝试
tf.image.rgb_to_grayscale转换色彩空间
本教程持续更新，欢迎关注 TensorFlow 社区 获取最新内容！