TensorFlow 图像处理指南 🖼️

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于图像识别、处理与生成。以下是与 tensorflow_images 相关的核心内容：

常用图像操作

• 图像缩放
  使用 tf.image.resize() 实现多尺度变换

  

• 图像裁剪
  通过 tf.image.crop_to_bounding_box() 提取感兴趣区域

  

• 图像旋转
  利用 tf.image.rot90() 进行 90° 旋转操作

  

模型训练技巧

1. 数据增强：使用 tf.data.Dataset 配合 image augmentation 模块
2. 损失函数：常用 cross_entropy 优化图像分类精度
3. 模型保存：通过 tf.saved_model.save() 保存训练好的图像模型

图像分类示例

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    # ... 其他层
])

扩展阅读

如需了解 TensorFlow 图像处理实战案例，可访问：
图像处理教程

📌 提示：所有图片均来自 TensorFlow 官方文档 的可视化资源