import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
 
#读取图像文件
image_raw=tf.gfile.GFile('D:\Temp\MachineLearning\data\cat.jpeg','rb').read()
 
with tf.Session() as sess:
  #对jpeg图像解码得到图像的三位矩阵数据
  image_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw)
  print(image_data.eval())
  plt.imshow(image_data.eval())
  plt.show()

  #对图片大小进行缩放
  image_resize=tf.image.resize_images(image_data,[500,500],method=0)
  #tensorflow处理后的图片是float32格式的，需要转化为uint8才能正确输出
  image_resize=np.asarray(image_resize.eval(),dtype='uint8')
  plt.imshow(image_resize)
  plt.show()

  #图片裁剪
  image_crop=tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image_data,500,500)
  plt.imshow(image_crop.eval())
  plt.show()
  #随机裁剪
  img_random=tf.image.random_crop(image_data,[300,300,3])
  plt.imshow(img_random.eval())
  plt.show()

  #上下翻转
  img_down=tf.image.flip_up_down(image_data)
  plt.imshow(img_down.eval())
  plt.show()
  
  #左右翻转
  img_left=tf.image.flip_left_right(image_data)
  plt.imshow(img_left.eval())
  plt.show()

  #加深对比度
  img_deep=tf.image.adjust_contrast(image_data,2)
  plt.imshow(img_deep.eval())
  plt.show()
  #降低对比度
  img_fade=tf.image.adjust_contrast(image_data,0.5)
  plt.imshow(img_fade.eval())
  plt.show()
  #随机对比度
  img_contrast=tf.image.random_contrast(image_data,0.5,2)
  plt.imshow(img_contrast.eval())
  plt.show()

# 将一批batch_size张图片在第一维上切分为单张图片
img_arr=tf.split(x_img,batch_size,axis=0)
res_arr=[]
# 遍历每个图片对其进行处理
for img in img_arr:
  # 将单张四维的图片[1,32,32,3]处理成三维[32,32,3]
  img=tf.reshape(img,[32,32,3])
  # 对单张图片进行图像增强
  img_flip=tf.image.random_flip_left_right(img)   # 翻转图片
  img_bright=tf.image.random_brightness(img_flip,max_delta=63)  # 随机调整亮度
  img_contrast=tf.image.random_contrast(img_bright,lower=0.2, upper=1.8) # 调整对比度
  # 将增强后的图片再变回原来的四维格式
  img=tf.reshape(img_contrast,[1,32,32,3])
  # 将每个处理后的图片放在一个数组
  res_arr.append(img)
# 将处理后的单个图片重新拼接在一起  
img_aug=tf.concat(res_arr,axis=0)