TensorFlow实现图片读取与解码显示示例
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何使用TensorFlow读取原始图像数据并进行解码显示。通过tf.gfile.FastGFile获取原始字节，利用tf.image.decode_jpeg或decode_png解码为像素值，最后使用matplotlib展示图像。
TensorFlow提供了用于读取图像的函数，但该函数返回的是未经解码的原始图像数据，具体为tf.gfile.FastGFile（‘path'， ‘r'）.read()。若需显示读入的图像，必须经过解码过程。TensorFlow提供了两个解码函数：tf.image.decode_jpeg和tf.image.decode_png，分别用于解码jpg格式和png格式的图像，从而得到可用于显示的图像像素值。若未进行解码，读取的图像仅为字符串，无法直接显示。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt;
import tensorflow as tf;
image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('11.jpg', 'r').read()
image_raw_data_png = tf.gfile.FastGFile('1.png', 'r').read()
with tf.Session() as sess:
img_data_jpg = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data_jpg) #图像解码
img_data_jpg = tf.image.convert_image_dtype(img_data_jpg, dtype=tf.uint8) #改变图像数据的类型
img_data_png = tf.image.decode_png(image_raw_data_png)
img_data_png = tf.image.convert_image_dtype(img_data_png, dtype=tf.uint8)
plt.figure(1) #图像显示
plt.imshow(img_data_jpg.eval())
plt.figure(2)
plt.imshow(img_data_png.eval())
plt.show()
结果：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。
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