TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中的图像编码与解码方法详解

TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中提供了一些用于图像编码与解码的方法，包括JPEG编码与解码、PNG编码与解码、GIF编码与解码、BMP编码与解码等。

JPEG编码与解码方法：

1. tf.image.encode_jpeg(image, format=None, quality=None, progressive=False, optimize_size=False, chroma_downsampling=True, density_unit='in', x_density=None, y_density=None, xmp_metadata=b'')：将图像编码为JPEG格式，返回编码字符串。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       image = tf.placeholder(dtype=tf.uint8, shape=(None, None, 3))  # 输入图像
       encoded_image = tf.image.encode_jpeg(image)
       with open('encoded_image.jpg', 'wb') as f:
           f.write(sess.run(encoded_image, feed_dict={image: image_data}))
   

2. tf.image.decode_jpeg(contents, channels=None, try_recover_truncated=False, acceptable_fraction=1, dct_method='')：将JPEG编码的图像解码。返回解码后的图像张量。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       encoded_image = tf.read_file('encoded_image.jpg')
       image = tf.image.decode_jpeg(encoded_image, channels=3)
       image_data = sess.run(image)
   

PNG编码与解码方法：

1. tf.image.encode_png(image, compression=None)：将图像编码为PNG格式，返回编码字符串。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       image = tf.placeholder(dtype=tf.uint8, shape=(None, None, 3))  # 输入图像
       encoded_image = tf.image.encode_png(image)
       with open('encoded_image.png', 'wb') as f:
           f.write(sess.run(encoded_image, feed_dict={image: image_data}))
   

2. tf.image.decode_png(contents, channels=None, dtype=tf.uint8)：将PNG编码的图像解码。返回解码后的图像张量。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       encoded_image = tf.read_file('encoded_image.png')
       image = tf.image.decode_png(encoded_image, channels=3)
       image_data = sess.run(image)
   

GIF编码与解码方法：

1. tf.image.encode_gif(image, format='gif')：将图像编码为GIF格式，返回编码字符串。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       image = tf.placeholder(dtype=tf.uint8, shape=(None, None, 3))  # 输入图像
       encoded_image = tf.image.encode_gif(image)
       with open('encoded_image.gif', 'wb') as f:
           f.write(sess.run(encoded_image, feed_dict={image: image_data}))
   

2. tf.image.decode_gif(contents, name=None)：将GIF编码的图像解码。返回解码后的图像张量列表。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       encoded_image = tf.read_file('encoded_image.gif')
       image = tf.image.decode_gif(encoded_image)
       image_data = sess.run(image)
   

BMP编码与解码方法：

1. tf.image.encode_bmp(image)：将图像编码为BMP格式，返回编码字符串。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       image = tf.placeholder(dtype=tf.uint8, shape=(None, None, 3))  # 输入图像
       encoded_image = tf.image.encode_bmp(image)
       with open('encoded_image.bmp', 'wb') as f:
           f.write(sess.run(encoded_image, feed_dict={image: image_data}))
   

2. tf.image.decode_bmp(contents, channels=None)：将BMP编码的图像解码。返回解码后的图像张量。

使用示例：

   import tensorflow as tf
   
   with tf.Session() as sess:
       encoded_image = tf.read_file('encoded_image.bmp')
       image = tf.image.decode_bmp(encoded_image, channels=3)
       image_data = sess.run(image)
   

以上是TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中的一些图像编码与解码方法的详解，并提供了使用示例。这些方法可以帮助我们在TensorFlow中进行图像的编码与解码操作。