如何使用 Tensorflow 制作低质量图片以进行图像重建？

Question

我想使用自动编码器从低质量的图片中创建清晰的高质量图片。为此，我需要使用 Tensorflow 创建与原始图片大小相同的低质量图片。

如何使用 Tensorflow 制作质量降低的图片数据集？为了重现性，假设我从这张图片开始：

from skimage.data import chelsea
import matplotlib.pyplot as plt

image = chelsea()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4))
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.imshow(image)
plt.show()

Answer 1

您可以将图像大小调整为原始大小的 1/8，然后将其调整为原始大小。这将使图片模糊/像素化。然后，将原始图像作为目标传递。例如：

import tensorflow as tf
from skimage.data import chelsea
import matplotlib.pyplot as plt

images = tf.stack([chelsea() for i in range(10)])
_, h, w, c = images.shape

reduce_quality = lambda x: tf.image.resize(tf.image.resize(x, (h//8, w//8)), (h, w))

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images).\
    map(lambda x: (tf.cast(reduce_quality(x), tf.int32), x))

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
titles = ['Reduced Quality', 'Original']
for index, (image, title) in enumerate(zip(next(iter(ds)), titles)):
    ax = plt.subplot(2, 1, index + 1)
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    plt.title(title)
    ax.imshow(image)
plt.show()