tensorflow图像尺寸调整

图像尺寸调整属于基础的图像几何变换，TensorFlow提供了几种尺寸调整的函数：
tf.image.resize_images：将原始图像缩放成指定的图像大小，其中的参数method（默认值为ResizeMethod.BILINEAR）提供了四种插值算法，具体解释可以参考图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法

tf.image.resize_image_with_crop_or_pad：剪裁或填充处理，会根据原图像的尺寸和指定的目标图像的尺寸选择剪裁还是填充，如果原图像尺寸大于目标图像尺寸，则在中心位置剪裁，反之则用黑色像素填充。

tf.image.central_crop：比例调整，central_fraction决定了要指定的比例，取值范围为(0，1]，该函数会以中心点作为基准，选择整幅图中的指定比例的图像作为新的图像

import tensorflow as tf
import numpy as np
image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/Users/admin/Desktop/fish-bike.jpg","r").read();
"""
image= tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) 
print(image.eval(session=tf.Session()))  
"""
with tf.Session() as sess:
    img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data,channels=3)
    print(img_data.eval())
    plt.imshow(img_data.eval())
    plt.show()
    resized = tf.image.resize_images(img_data,[200,200],method=0)
    print("Digital type: ", resized.dtype)
    resized = np.asarray(resized.eval(), dtype='uint8')
     # tf.image.convert_image_dtype(rgb_image, tf.float32)
    plt.imshow(resized)
    plt.show()
    croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 100, 100)
    padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 500, 500)
    plt.imshow(croped.eval())
    plt.show()
    plt.imshow(padded.eval())
    plt.show()
    central_cropped = tf.image.central_crop(img_data, 0.5)
    plt.imshow(central_cropped.eval())
t.show()

可参考
https://cloud.tencent.com/developer/article/1010250
https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923