tf.image.sample_distorted_bounding

原ground truth框

运行5次生成的切割方法集成到一张图片中

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as pltimage_bytes = tf.gfile.FastGFile("/Users/beck/Desktop/dl/SSD-Tensorflow-master/demo/dog.jpg",'rb').read()with tf.Session() as session:image_bytes = tf.image.decode_jpeg(image_bytes)image = tf.image.convert_image_dtype(image_bytes, tf.float32)boxes = tf.constant([[[0.38, 0.17, 0.95, 0.40]]])image = tf.squeeze(tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0), boxes))plt.imshow(image.eval())plt.show()begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(tf.shape(image), bounding_boxes=boxes, min_object_covered=0.3, aspect_ratio_range=(0.9, 1.1), area_range=(0.1,1.0))for i in range(5):rbegin, rsize, rbbox_for_draw = session.run([begin, size, bbox_for_draw])image = tf.squeeze(tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0), rbbox_for_draw))plt.imshow(image.eval())plt.show()

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