Question

我在tf.image中发现了许多方法来调整图像大小，但几乎所有方法都是裁剪或填充或插值。插值方法可以缩小图像吗？我只想缩小我的图像而不裁剪。非常感谢！

Answer 1

嗯，好像你需要tf.image.resize_images？

res = tf.image.resize_images(images, size, method=ResizeMethod.BILINEAR, align_corners=False)

默认调整大小的方法是BILINEAR

val = np.random.rand(100, 70, 3)
x = tf.constant(val)
y = tf.image.resize_images(x, (30,30))

with tf.Session() as sess:
    a = sess.run(y)  # size (30, 30, 3)

Answer 2

在一天结束时，图像是矩阵/张量。为了直接缩小图像，您必须进行一些有损压缩。即，对各个像素组（或矩阵值）进行平均或最大池化，并将它们保存为模型的预处理图像。尝试查看Tensorflow max-pool和average-pool函数：

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)

tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)

根据应用程序的不同，您可能只想＆＃34;收缩＆＃34;使用＆＃34;创建功能的模型的图像＆＃34;例如卷积神经网络（CNN），然后您可以将其用于您的模型。但是，您仍需要在每次运行时处理原始大小的图像。

另一种高级方法是进行某种分解，例如SVD，以获得图像的低维表示。但是，大多数方法都是线性技术，可能无法完全保留所有内容。另一种方法是训练自动编码器，然后将低维结果保存为预处理数据。

希望这有帮助！

在TensorFlow中是否有任何方法可以缩小没有裁剪的图像？

2 个答案: