TFRecordファイルで異なるサイズの画像を読み取る方法

Question

私はデータセットを作成し、それをTFRecordファイルに保存しました。写真はサイズが違うので、画像も一緒に保存したいだから私はTFRecordWriterを使用し、同じような機能を定義した：

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 
    'rows': _int64_feature(image.shape[0]), 
    'cols': _int64_feature(image.shape[1]), 
    'image_raw': _bytes_feature(image_raw)})) 

私は読んでTFRecordReaderを使用して画像をデコードしますが、事は、彼らがしているので、私は、ファイルからrowsとcolsの値を得ることができないであることを期待

テンソル。ですから、サイズを動的に読み込み、それに応じてイメージを再形成する方法はどうでしょうか。ありがとうございました

Answer 1

tf.reshapeは、shapeの動的パラメータで呼び出すことができます。

image_rows = tf.cast(features['rows'], tf.int32) 
image_cols = tf.cast(features['cols'], tf.int32) 
image_data = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8) 
image = tf.reshape(image_data, tf.pack([image_rows, image_cols, 3])) 

Answer 2

私のようなワークフローを提案：

TARGET_HEIGHT = 500 
TARGET_WIDTH = 500 

image = tf.image.decode_jpeg(image_buffer, channels=3) 
image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32) 

# Choose your bbox here. 
bbox_begin = ... (should be (h_start, w_start, 0)) 
bbox_size = tf.constant((TARGET_HEIGHT, TARGET_WIDTH, 3), dtype=tf.int32) 

cropped_image = tf.slice(image, bbox_begin, bbox_size) 

cropped_imageが一定テンソルの大きさを持ち、その後シャッフルバッチにスローすることができます。

tf.shape(image)を使用すると、復号化された画像のサイズに動的にアクセスできます。結果のサブ要素について計算を行い、次にbbox_begin = tf.pack([bbox_h_start, bbox_y_start, 0])のようなものを使用してそれらを一緒にステッチすることができます。作物の開始点を決めるためにそこに独自のロジックを挿入するだけで、イメージがあなたのパイプラインに必要なものよりも小さい場合は何をしたいのですか？

アップサイズをに変更する場合は、の画像がターゲットのサイズよりも小さい場合は、tf.control_flow_ops.condまたはそれと同等の値を使用する必要があります。しかし、は、要求されたサイズよりも小さい場合はフルイメージを返すように、そして最大で500x500までリサイズするように、トリミングウィンドウのサイズを設定するためにminおよびmax操作を使用できます。トリミングされたイメージはすでに500x500になるので、サイズ変更は効果的なノーオペレーションになるはずです。