TensorFlow Python API 文档 - 图像处理

TensorFlow 提供了丰富的图像处理功能，帮助开发者实现各种图像处理任务。以下是一些常用的图像处理API：

1. tf.image

tf.image 包含了一系列用于图像处理的函数，如调整图像大小、裁剪、颜色转换等。

• 调整图像大小: tf.image.resize

  resized_image = tf.image.resize(image, [new_height, new_width])
  

• 裁剪图像: tf.image.crop_to_bounding_box

  cropped_image = tf.image.crop_to_bounding_box(image, y_offset, x_offset, crop_height, crop_width)
  

• 颜色转换: tf.image.grayscale

  grayscale_image = tf.image.grayscale(image)
  

2. tf.keras.applications

tf.keras.applications 包含了一些预训练的模型，可以用于图像分类等任务。

• VGG16: tf.keras.applications.vgg16

  model = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet')
  

• ResNet50: tf.keras.applications.resnet50

  model = tf.keras.applications.resnet50.ResNet50(weights='imagenet')
  

3. tf.image_dataset

tf.image_dataset 是一个用于加载和预处理图像数据集的API。

• 加载图像数据集: tf.image_dataset.from_tensor_slices

  dataset = tf.image_dataset.from_tensor_slices(image_data)
  

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TensorFlow 图像处理示例