这篇文章主要介绍了浅谈tensorflow 中的图片读取和裁剪方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
一 方式1: skimage
from skimage import data, io, transform, color import matplotlib.pyplot as plt # io.imread 读出的图片格式是uint8，value是numpy array 类型。 image = data.coffee() image = io.imread(dir) plt.imshow(image) plt.show() io.save('1.jpg-600',image) #保存图像 image_gray = color.rgb2gray(image) #转换为灰度图像 io.save('2.jpg-600',image_gray) # 通过transform.resize()裁剪后的图片是以 float64的格式存储的，数值的取值范围是（0~1） image_ = transform.resize(image,(200,200)) img = image_ * 255 #将图片的取值范围改成（0~255） img = img.astype(np.uint8) img = image_ * 255 #将图片的取值范围改成（0~255） img = img.astype(np.uint8)
二、方式2：cv2
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # cv2.imread读出的图片格式是uint8,value也是numpy array 类型。 # 图像数据格式是以BGR的格式进行存储的。需要将存储类型改成RGB 的形式才能正常显示原图的颜色。 image=cv2.imread(dir) b,g,r = cv2.split(image) #将图像通道分离开 rgb_image = cv2.merge([r,g,b]) #以RGB的形式重新组合 #image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 也可以使用这个函数直接转换成RGB 形式 plt.imshow(rgb_image) # 通过cv2.resize()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的， 数值的取值范围是（0~255） image_cv2 = cv2.resize(rgb_image) image=cv2.imread(dir) b,g,r = cv2.split(image) #将图像通道分离开 rgb_image = cv2.merge([r,g,b]) #以RGB的形式重新组合 #image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 也可以使用这个函数直接转换成RGB 形式 plt.imshow(rgb_image) # 通过cv2.resize()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的， 数值的取值范围是（0~255） image_cv2 = cv2.resize(rgb_image)
补充知识：tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别（io.imread和cv2.imread）以及（transform.resize和cv2.resize）
Tensorflow中，在训练图片数据之前，需要先对图片进行预处理，读图和裁剪是最基本的两步。常见的的读图何裁剪分别有两种方式，这里小编将和大家分享下这几种方式的实现以及他们之间的区别。
一、常见的两种读图方式 io.imread() 和 cv2.imread()
1.io.imread 读出的图片格式是uint来源[email protected]搞@^&代*@码网8，value是numpy array 类型。对于RGB 图片，图像数据是以RGB 的格式进行存储的。
2.cv2.imread读出的图片格式是uint8 ,value也是numpy array 类型。唯一的区别是，图像数据格式是以BGR的格式进行存储的。需要将存储类型改成RGB 的形式才能正常显示原图的颜色。特别是制作tfrecord 时，需要将图片通道改成RGB，具体代码如下。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import transform import numpy as np import skimage.io as io train_dir = 'E:/TensorFlow/Project_TF/flower_tfrecord/data/test/roses/timg.jpg-600' '''以cv2方式读取图片''' image=cv2.imread(train_dir) b,g,r = cv2.split(image) #将图像通道分离开 rgb_image = cv2.merge([r,g,b]) #以RGB的形式重新组合 #image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 也可以使用这个函数直接转换成RGB 形式 plt.imshow(rgb_image) '''以io.imread方式读取图片''' #image = io.imread(train_dir) #读图并显示 #plt.imshow(image)
二、常见的两种图片裁剪方式 cv2.resize() 和 transform.resize()
1.通过cv2.resize()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的， 数值的取值范围是（0~255）
2.通过transform.resize()裁剪后的图片是以 float64的格式存储的，数值的取值范围是（0~1）。通常在制作tfrecord 数据集的过程中，我们需要将其转换成numpy array的形式，具体代码如下
'''以io.imread方式读取图片并使用transform形式裁剪图片''' image = io.imread(train_dir) #读图并显示 plt.imshow(image) image =transform.resize(image, (208, 208)) img = image * 255 #将图片的取值范围改成（0~255） img = img.astype(np.uint8) plt.imshow(img)
读图和裁剪图片在制作tfrecord数据集时，是很基础的步骤，在接下来，我还将进一步更新如何制作自己的tfrecord数据集，以及tfrecord的读取。如有谬误，还请大家斧正。
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