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tensorflow实现图像的裁剪和填充方法
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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tensorflow里面提供了实现图像进行裁剪和填充的函数，就是tf.image.resize_image_with_crop_or_pad（img，height，width ）。img表示需要改变的图像，height是改变后图像的高度，width是宽度。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt;
import tensorflow as tf;
 
image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('11.jpg', 'r').read()
 
with tf.Session() as sess:
	img_data_jpg = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data_jpg)
	img_data_jpg = tf.image.convert_image_dtype(img_data_jpg, dtype=tf.float32)
	crop = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data_jpg, 500, 500)
	pad = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data_jpg, 2000, 2000)
 
	plt.figure(1)
	plt.imshow(crop.eval())
	plt.figure(2)
	plt.imshow(pad.eval())
	plt.show()

结果：

tensorflow实现图像的裁剪和填充方法

以上这篇tensorflow实现图像的裁剪和填充方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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