TF之p2p：基于TF利用p2p模型部分代码实现提高图像的分辨率

TF之p2p：基于TF利用p2p模型部分代码实现提高图像的分辨率

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一、tfimage.py文件功能解释

二、process.py添加一个新操作

一、tfimage.py文件功能解释

1、此处的create_op就调用了tf.get_default_session().run()方法，可以将Tensor 操作的函数转变为对Numpy 数组操作的函数，转换后的函数输出为Numpy的数组，而不是Tensor。例如，下面的decode_jpeg和decode_png。

  

   

    

     

    
    

     

      def create_op(func, **placeholders):
     
    
   

    

     

    
    

     

       op = func(**placeholders)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 def f(**kwargs):
     
    
   

    

     

    
    

     

       feed_dict = {}
     
    
   

    

     

    
    

     
 for argname, argvalue in kwargs.items():
     
    
   

    

     

    
    

     

       placeholder = placeholders[argname]
     
    
   

    

     

    
    

     

       feed_dict[placeholder] = argvalue
     
    
   

    

     

    
    

     
 return tf.get_default_session().run(op, feed_dict=feed_dict)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 return f
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      decode_jpeg = create_op(
     
    
   

    

     

    
    

     

       func=tf.image.decode_jpeg,
     
    
   

    

     

    
    

     

       contents=tf.placeholder(tf.string),
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      decode_png = create_op(
     
    
   

    

     

    
    

     

       func=tf.image.decode_png,
     
    
   

    

     

    
    

     

       contents=tf.placeholder(tf.string),
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
  
 

2、tfimage.py里使用decode_jpeg和deco de_png定义了一个load函数。load函数的输入是一个图片文件路径，返回的是numpy. ndarray 形式的图像数据。

  

   

    

     

    
    

     

      def load(path):
     
    
   

    

     

    
    

     
 with open(path, "rb") as f:
     
    
   

    

     

    
    

     

       contents = f.read()
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       _, ext = os.path.splitext(path.lower())
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 if ext == ".jpg":
     
    
   

    

     

    
    

     

       image = decode_jpeg(contents=contents)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif ext == ".png":
     
    
   

    

     

    
    

     

       image = decode_png(contents=contents)
     
    
   

    

     

    
    

     
 else:
     
    
   

    

     

    
    

     
 raise Exception("invalid image suffix")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 return to_float32(image=image)
     
    
  
 

3、还利用create_op函数定义了若干函数

  

   

    

     

    
    

     

      rgb_to_grayscale = create_op(
     
    
   

    

     

    
    

     

       func=tf.image.rgb_to_grayscale,
     
    
   

    

     

    
    

     

       images=tf.placeholder(tf.float32),
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      ……
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      crop = create_op(
     
    
   

    

     

    
    

     

       func=tf.image.crop_to_bounding_box,
     
    
   

    

     

    
    

     

       image=tf.placeholder(tf.float32),
     
    
   

    

     

    
    

     

       offset_height=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       offset_width=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       target_height=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       target_width=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      pad = create_op(
     
    
   

    

     

    
    

     

       func=tf.image.pad_to_bounding_box,
     
    
   

    

     

    
    

     

       image=tf.placeholder(tf.float32),
     
    
   

    

     

    
    

     

       offset_height=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       offset_width=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       target_height=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

       target_width=tf.placeholder(tf.int32, []),
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
  
 

二、process.py添加一个新操作

1、process.py 的主处理函数process 使用了上述load 函数读入图片，接着做了一些处理后保存。

  

   

    

     

    
    

     

      def process(src_path, dst_path):
     
    
   

    

     

    
    

     

       src = im.load(src_path)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 if a.operation == "grayscale":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = grayscale(src)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif a.operation == "resize":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = resize(src)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif a.operation == "blank":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = blank(src)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif a.operation == "combine":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = combine(src, src_path)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif a.operation == "edges":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = edges(src)
     
    
   

    

     

    
    

     
 elif a.operation == "blur":
     
    
   

    

     

    
    

     

       dst = blur(src)
     
    
   

    

     

    
    

     
 else:
     
    
   

    

     

    
    

     
 raise Exception("invalid operation")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       im.save(dst, dst_path)
     
    
  
 

2、添加新的函数

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