Tensorflow - 有没有办法实现张量方式的图像剪切/旋转/平移？

Question

我正在尝试进行不同类型的（图像）数据增强来训练我的神经网络。

我知道tf.image提供了一些增强功能，但它们太简单了 - 例如，我只能将图像旋转90度，而不是任何程度。

我也知道tf.keras.preprocessing.image提供随机旋转，随机剪切，随机移位和随机缩放。 但是这些方法只能应用于numpy数组，而不是张量。

我知道我可以先读取图像，使用tf.keras.preprocessing.image中的函数进行扩充，然后将这些扩充的numpy数组转换为张量。

但是，我只是想知道是否有一种方法可以实现张量增强，所以我不需要打扰“图像文件 - >张量 - > numpy数组 - >张量”程序。

---

想要了解如何应用转换的用户的更新：

有关详细的源代码，您可能需要检查tf.contrib.image.transform和tf.contrib.image.matrices_to_flat_transforms 。

这是我的代码：

def transformImg(imgIn,forward_transform):
    t = tf.contrib.image.matrices_to_flat_transforms(tf.linalg.inv(forward_transform))
    # please notice that forward_transform must be a float matrix,
    # e.g. [[2.0,0,0],[0,1.0,0],[0,0,1]] will work
    # but [[2,0,0],[0,1,0],[0,0,1]] will not
    imgOut = tf.contrib.image.transform(imgIn, t, interpolation="BILINEAR",name=None)
    return imgOut

基本上，上面的代码正在做

对于imgIn每个点（x，y）。

例如，平行于x轴的剪切变换是

因此，我们可以像这样实现剪切变换（使用上面定义的transformImg() ）：

def shear_transform_example(filename,shear_lambda):
    image_string = tf.read_file(filename)
    image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    img = transformImg(image_decoded, [[1.0,shear_lambda,0],[0,1.0,0],[0,0,1.0]])
    return img
img = shear_transform_example("white_square.jpg",0.1)

原始图片：

改造后：

（请注意， img是张量，不包括将张量转换为图像文件的代码。）

PS

以上代码适用于tensorflow 1.10.1，可能不适用于将来的版本。

说实话，我真的不知道他们为什么设计tf.contrib.image.transform，我们必须使用另一个函数（tf.linalg.inv）来获得我们想要的东西。 我真的希望他们能够以更直观的方式改变tf.contrib.image.transform。

Answer 1

看看tf.contrib.image.transform 。 它可以将一般投影变换应用于图像。

您还需要查看tf.contrib.image.matrices_to_flat_transforms ，将您的仿射矩阵转换为tf.contrib.image.transform接受的投影格式。

Answer 2

我通常使用tf.data.Dataset s的Dataset.map和tf.py_func 。 Dataset.prefetch意味着通常没有时间成本（只要CPU上的预处理比在GPU上运行网络所花费的时间少）。 如果您在多个GPU上运行，您可能需要重新考虑，但以下适用于单GPU系统的情况。

为简单起见，我假设您将所有图像都放在磁盘上的单独文件中，虽然它可以很容易地适用于zip存档或其他格式，如hdf5（不适用于.tar文件 - 不知道为什么，但我怀疑它会无论如何，这是一个好主意。）

import tensorflow as tf
from PIL import Image


def map_tf(path_tensor, label_tensor):
    # path_tensor and label_tensor correspond to a single example

    def map_np(path_str):
        # path_str is just a normal string here
        image = np.array(Image.load(path_str), dtype=np.uint8)
        image = any_cv2_or_numpy_augmentations(image)
        return image,

    image, = tf.py_func(
        map_np, (path_tensor,), Tout=(tf.uint8,), stateful=False)
    # any tensorflow operations here.
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255

    image.set_shape((224, 224, 3))
    return image, label


paths, labels = load_image_paths_and_labels()
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((paths, labels))
if is_training:
    shuffle_buffer = len(paths)  # full shuffling - can be shorter
    dataset = dataset.shuffle(shuffle_buffer).repeat()
dataset = dataset.map(map_tf_fn, num_parallel_calls=8)
dataset = dataset.batch(batch_size)

dataset = dataset.prefetch(1)
# play with the following if you want - not finalized API, and only in
# more recent version of tensorflow
# dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.prefetch_to_device('/gpu:0'))

image_batch, label_batch = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

你也可以在tensorflow中进行解码并直接在py_func使用any_cv2_or_numpy_augmentations （尽管你没有避免在你的问题中提到的张量 - > numpy - > tensor dance）。 我怀疑你会注意到性能差异。

查看此答案以获取更多选项。