tensorflow--圖像顯示、解碼、寫入

1. 圖像顯示、解碼、寫入

image_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)   解碼原始圖像，解碼輸出是tensor

image_data.eval() 對解碼後tensor轉換爲ndarray, 顯示和寫入圖像時均需要轉換爲ndarray

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#--coding--:utf-8
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取圖像的原始數據
image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('./0302test/1.jpg', 'rb').read()


with tf.Session() as sess:
    # 將原始數據解碼成多維矩陣
    img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
    print(img_data.eval())  #decode輸出是Tensor，eval後是ndarray
    plt.imshow(img_data.eval())
    plt.show()  #顯示

    
    # 將圖像的矩陣編碼成圖像並存入文件
    encoded_image = tf.image.encode_jpeg(img_data)
    with tf.gfile.GFile('./0302test/output.jpg', 'wb') as f:
        f.write(encoded_image.eval())

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2. 對圖像數據處理，方便修改

# 將圖像數據的類型轉爲實數類型，便於對圖像進行處理  
    #歸一化，轉換爲浮點數據
    img_data = tf.image.convert_image_dtype(img_data, dtype=tf.float32)
    print(img_data.eval())