#coding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

import numpy as np

image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('cat.jpg','rb').read()

with tf.Session() as sess:

     img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)

     plt.subplot(331)

     plt.title("Original")

     plt.imshow(img_data.eval())

     #plt.show()

     resized = tf.image.resize_images(img_data, [100, 100], method=0)

     # TensorFlow的函数处理图片后存储的数据是float32格式的，需要转换成uint8才能正确打印图片。

     print("Digital type: ", resized.dtype)

     resized = np.asarray(resized.eval(), dtype='uint8')

     # tf.image.convert_image_dtype(rgb_image, tf.float32)

     plt.subplot(332)

     plt.title("100*100")

     plt.imshow(resized)

     #plt.show()

     croped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 500, 500)

     padded = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img_data, 1500, 1500)

     plt.subplot(333)

     plt.title("500*500")

     plt.imshow(croped.eval())

    # plt.show()

     plt.subplot(334)

     plt.title("1500*1500")

     plt.imshow(padded.eval())

     #plt.show()

     central_cropped = tf.image.central_crop(img_data, 0.5)

     plt.subplot(335)

     plt.title("*0.5")

     plt.imshow(central_cropped.eval())

#     plt.show()

     # 上下翻转

     flipped1 = tf.image.flip_up_down(img_data)

     plt.subplot(336)

     plt.title("up-down")

     plt.imshow(flipped1.eval())

     #plt.show()

     # 左右翻转

     flipped2 = tf.image.flip_left_right(img_data)

     plt.subplot(337)

     plt.title("left-right")

     plt.imshow(flipped2.eval())

     #plt.show()

     # 对角线翻转

     transposed = tf.image.transpose_image(img_data)

     plt.subplot(338)

     plt.title("transpose")

     plt.imshow(transposed.eval())

    # plt.show()

     flipped3 = tf.image.random_flip_up_down(img_data)

     plt.subplot(339)

     plt.title("flip-up-down")

     plt.imshow(flipped3.eval())

     plt.show()

#————————————————————————————————————————————#

     # 将图片的亮度-0.5。

     adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, -0.5)

     plt.subplot(331)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("bright-0.5")

     #plt.show()

     # 将图片的亮度0.5

     adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, 0.5)

     plt.subplot(332)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("bright+0.5")

     #plt.show()

     # 在[-max_delta, max_delta)的范围随机调整图片的亮度。

     adjusted = tf.image.random_brightness(img_data, max_delta=0.5)

     plt.subplot(333)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("bright-random")

     #plt.show()

     # 将图片的对比度-5

     adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, -5)

     plt.subplot(334)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("contrast-5")

     #plt.show()

     # 将图片的对比度+5

     adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, 5)

     plt.subplot(335)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("contrast+5")

     #plt.show()

     # 在[lower, upper]的范围随机调整图的对比度。

     adjusted = tf.image.random_contrast(img_data, 0.1, 0.6)

     plt.subplot(336)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("contrast-random")

     #plt.show()

     # 调整图片的色相

     adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.1)

     plt.subplot(337)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("hue_0.1")

     #plt.show()

     # 在[-max_delta, max_delta]的范围随机调整图片的色相。max_delta的取值在[0, 0.5]之间。

     adjusted = tf.image.random_hue(img_data, 0.5)

     plt.subplot(338)

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.title("hue-random_0.5")

     #plt.show()

     # 将图片的饱和度-5。

     adjusted = tf.image.adjust_saturation(img_data, -2)

     plt.subplot(339)

     plt.title("saturation-2")

     plt.imshow(adjusted.eval())

     plt.show()

     # 在[lower, upper]的范围随机调整图的饱和度。

     #adjusted = tf.image.random_saturation(img_data, 0, 5)

     # 将代表一张图片的三维矩阵中的数字均值变为0，方差变为1。

     #adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)