TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops中文图像标注方法

TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops库中提供了一些常用的图像标注方法，本文将详细介绍这些方法并给出使用例子。

1. draw_bounding_boxes：用于在图像上绘制边界框。它接受一个张量images作为输入，其形状为[batch, height, width, channels]，表示批量的图像数据。另外，还需要一个形状为[batch, num_boxes, 4]的张量boxes，其中num_boxes表示边界框的数量，每个边界框有四个值分别表示左上角和右下角的坐标。示例代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import image

# 输入图像
images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 输入边界框
boxes = tf.constant([
    [[0.1, 0.1, 0.9, 0.9], [0.3, 0.3, 0.7, 0.7]],
    [[0.2, 0.2, 0.8, 0.8], [0.4, 0.4, 0.6, 0.6]]
])

# 绘制边界框
result = image.draw_bounding_boxes(images, boxes)

with tf.Session() as sess:
    # 加载图像数据
    img_data = ... # 加载图像数据的代码

    # 运行绘制边界框的操作
    output = sess.run(result, feed_dict={images: [img_data]})

    # 显示图像
    plt.imshow(output[0])
    plt.show()

2. draw_keypoints：用于在图像上绘制关键点。它接受一个张量images作为输入，其形状为[batch, height, width, channels]，表示批量的图像数据。另外，还需要一个形状为[batch, num_keypoints, 2]的张量keypoints，其中num_keypoints表示关键点的数量，每个关键点有两个值分别表示横坐标和纵坐标。示例代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import image

# 输入图像
images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 输入关键点
keypoints = tf.constant([
    [[0.1, 0.1], [0.3, 0.3]],
    [[0.2, 0.2], [0.4, 0.4]]
])

# 绘制关键点
result = image.draw_keypoints(images, keypoints)

with tf.Session() as sess:
    # 加载图像数据
    img_data = ... # 加载图像数据的代码

    # 运行绘制关键点的操作
    output = sess.run(result, feed_dict={images: [img_data]})

    # 显示图像
    plt.imshow(output[0])
    plt.show()

3. sample_distorted_bounding_box：用于对图像进行随机裁剪操作。它接受一个图像的张量image、一个用于表示图像区域的参数张量bounding_boxes，以及一些变换参数，例如图像的大小、裁剪框的大小等。示例代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import image

# 输入图像
image = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

# 输入边界框
bounding_boxes = tf.constant([
    [0.1, 0.1, 0.9, 0.9],
    [0.2, 0.2, 0.8, 0.8]
])

# 裁剪参数
aspect_ratio_range = [3/4, 4/3]
area_range = [0.1, 1.0]
max_attempts = 100

# 随机裁剪
result = image.sample_distorted_bounding_box(
    tf.shape(image),
    bounding_boxes,
    aspect_ratio_range=aspect_ratio_range,
    area_range=area_range,
    max_attempts=max_attempts
)

with tf.Session() as sess:
    # 加载图像数据
    img_data = ... # 加载图像数据的代码

    # 运行随机裁剪的操作
    result_dict = sess.run(result, feed_dict={image: [img_data]})

    # 获取裁剪参数
    distorted_image = result_dict["distorted_image"]
    distorted_bounding_boxes = result_dict["bounding_boxes"]

    # 显示原始图像和裁剪后的图像
    f, axs = plt.subplots(1, 2)
    axs[0].imshow(img_data)
    axs[1].imshow(distorted_image)
    plt.show()

通过使用TensorFlow.contrib.image.python.ops.image_ops库中的标注方法，我们可以方便地在图像上绘制边界框和关键点，以及进行随机裁剪操作。这些方法的使用可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。