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详解TensorFlow的 tf.image.random_hue 函数：随机改变图像色相

  • Post category:Python

那我就为你详细讲解TensorFlow的 tf.image.random_hue 函数作用与使用方法。

1. tf.image.random_hue 的作用

tf.image.random_hue 是 Tensorflow 提供的一种图像处理函数，用于随机调整图像的色调。该函数为给定的输入 image 随机添加色调变化，且范围为 0 ~ 0.5 的浮点数，即色调会增加或者减少 180 * delta 度。

2. tf.image.random_hue 的使用方法

下面是 tf.image.random_hue 函数的形式：

tf.image.random_hue(
    image,
    max_delta,
    seed=None
)

其中，image 表示输入的图像，可以是张量或者一个 batch 的张量；max_delta 是控制色调调整的浮点数值，为 0~0.5 之间的值，表示色调会随机增加或减少 180 * max_delta 的度数；seed 为可选项，用于设置随机种子，保证函数的随机性。

下面是使用 tf.image.random_hue 函数的代码示例：

import tensorflow as tf

# 实例化图像数据
image = tf.ones([12, 12, 3])

# 图像色调随机变化
image_hue = tf.image.random_hue(image, max_delta=0.1)

# 打印结果
print('Original Image:', image.shape)
print('Random Hue Image:', image_hue.shape)

上述代码首先通过 tf.ones 函数实例化了一张 12*12 的三通道 RGB 像素全为 1 的图像，然后通过 tf.image.random_hue 函数实现了这张图像的色调随机变换，max_delta=0.1 控制着色调调整的范围为（0, 0.1] 之间。最后，打印出两张图像的 shape 确认图片已经经过下采样处理。

另外一个实例是可以使用 MNIST 数据集实现手写数字图像的处理：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 取第一张图作为示例
image = x_train[0]

# 图像色调随机变化
image_hue = tf.image.random_hue(image[..., tf.newaxis], max_delta=0.2)[:, :, 0]

# 绘制同时显示两张图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(image_hue, cmap='gray')
plt.title('Random Hue Image')
plt.show()

上述代码中，首先从 MNIST 数据集中取出一张图像并进行维度扩展，然后进行色调随机变化。最后，绘制原始图像与调整后的图像一起展示，方便使用者直观感受图像变化。

以上就是使用 tf.image.random_hue 函数的详细攻略，希望能帮到你。

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