使用tf.image.resize改變圖像大小的方法

一、tf.image.resize介紹

tf.image.resize是TensorFlow中用於改變圖像大小的函數。該函數支持調整圖像大小，可以通過插值方法進行放大或縮小圖像。

二、函數參數解析

函數中包含一些重要參數：

1. images：表示要調整大小的圖像。其類型為張量，尺寸為[batch_size, height, width, channels]。

2. size：用於指定圖像調整後的大小。它可以是一個整數，也可以是一個長度為2的整數列表或元組。如果是一個整數，輸入圖像的長和寬將被縮放成具有相同的大小。如果是一個長度為2的整數列表或元組，則輸入圖像的長和寬將被分別縮放到指定的大小。

3. method：指定放縮的方法。支持以下方法：「bilinear」，「nearest_neighbor」，「bicubic」和「area」。

三、使用tf.image.resize調整圖像大小

下面的代碼演示了如何使用tf.image.resize函數調整圖像大小。

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

original_image = tf.image.decode_png(tf.io.read_file('original_image.png'))
original_image = tf.cast(original_image, tf.float32)
resized_image = tf.image.resize(original_image, [224, 224], method='bilinear')

plt.subplot(121)
plt.imshow(tf.cast(original_image, tf.uint8))
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(tf.cast(resized_image, tf.uint8))
plt.title('Resized Image')
plt.show()

四、使用tf.image.resize_with_crop_or_pad裁剪或填充圖像

tf.image.resize_with_crop_or_pad函數用於調整圖像的大小，並進行裁剪或填充。該函數要求先裁剪或填充圖像，然後才能調整圖像的大小。

下面的代碼演示了如何使用tf.image.resize_with_crop_or_pad函數進行圖像的裁剪或填充。

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

original_image = tf.image.decode_png(tf.io.read_file('original_image.png'))
original_image = tf.cast(original_image, tf.float32)
cropped_image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(original_image, 224, 224)

plt.subplot(121)
plt.imshow(tf.cast(original_image, tf.uint8))
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(tf.cast(cropped_image, tf.uint8))
plt.title('Cropped Image')
plt.show()

五、使用tf.image.central_crop中心裁剪圖像

tf.image.central_crop函數用於從圖像的中心裁剪一塊圖像。該函數要求指定裁剪後圖像的大小，不能進行填充操作。

下面的代碼演示了如何使用tf.image.central_crop函數進行中心裁剪操作。

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

original_image = tf.image.decode_png(tf.io.read_file('original_image.png'))
original_image = tf.cast(original_image, tf.float32)
cropped_image = tf.image.central_crop(original_image, 0.5)

plt.subplot(121)
plt.imshow(tf.cast(original_image, tf.uint8))
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(tf.cast(cropped_image, tf.uint8))
plt.title('Cropped Image')
plt.show()