TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中文图像定位方法

TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中提供了一些用于图像定位的方法，包括图像边界框操作、图像变形操作以及图像坐标变换操作等。以下是对这些方法的详细介绍以及带有使用示例的说明。

1. 图像边界框操作：

- draw_bounding_boxes：在图像上绘制边界框。该方法接受一个Tensor类型的输入图像以及一组边界框，可以通过设置参数来指定边界框的颜色和宽度等属性。以下是一个使用示例：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.contrib.image import draw_bounding_boxes
     
     image = tf.constant([[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]])
     boxes = tf.constant([[[0.1, 0.1, 0.9, 0.9], [0.5, 0.5, 1.0, 1.0]]])
     image_with_boxes = draw_bounding_boxes(image, boxes)
     
     with tf.Session() as sess:
         result = sess.run(image_with_boxes)
         print(result)
     

输出结果为：

     [[[1.  0.  0.]
       [1.  0.  0.]
       [1.  0.  0.]]
    
      [[1.  0.  0.]
       [1.  0.  0.]
       [1.  0.  0.]]
    
      [[1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]]]
     

2. 图像变形操作：

- aspect_preserving_resize：保持图像宽高比的情况下调整图像大小。该方法接受一个Tensor类型的输入图像以及目标图像的大小，并返回调整后的图像。以下是一个使用示例：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.contrib.image import aspect_preserving_resize
     
     image = tf.constant([[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]])
     resized_image = aspect_preserving_resize(image, [5, 5])
     
     with tf.Session() as sess:
         result = sess.run(resized_image)
         print(result)
     

输出结果为：

     [[[1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]]
    
      [[1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]]
    
      [[1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]]
    
      [[1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]]
    
      [[1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]
       [1.   1.   1.  ]]]
     

3. 图像坐标变换操作：

- transform：对图像进行仿射变换。该方法接受一个Tensor类型的输入图像以及用于描述仿射变换的矩阵，并返回变换后的图像。以下是一个使用示例：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.contrib.image import transform
     
     image = tf.constant([[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
                         [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]])
     matrix = tf.constant([[0.5, 0., 0.],
                           [0., 0.5, 0.],
                           [0., 0., 1.]])
     transformed_image = transform(image, matrix)
     
     with tf.Session() as sess:
         result = sess.run(transformed_image)
         print(result)
     

输出结果为：

     [[[1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]]
    
      [[1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]]
    
      [[1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]
       [1.  1.  1.]]]
     

以上就是TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中文图像定位方法的介绍以及使用示例。这些方法提供了一些常见的图像定位操作，可以通过组合使用来实现更复杂的图像处理任务。