Как случайно повернуть тензорное изображение - PullRequest
Новая
       8

Как случайно повернуть тензорное изображение

1 голос
/ 25 января 2020

Я хочу вращать мои изображения параллельно, используя 'map', на этапе предварительной обработки.

Проблема состоит в том, что каждое изображение поворачивается в одном направлении (после генерирования одного случайного числа). Но я хочу, чтобы у каждого изображения была разная степень поворота.

Это мой код: 

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random
def rotate_tensor(image, label):
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

Я пытался менять начальное число при каждом вызове функции: 

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random
seed_num = 0
def rotate_tensor(image, label):
    seed_num += 1
    random.seed(seed_num)
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

Но я получаю: 

UnboundLocalError: local variable 'seed_num' referenced before assignment

Я использую tf2, но я не думаю, что это имеет большое значение (кроме кода для поворота изображения).

Править Я попробовал то, что предложил @Mehraban, но похоже, что функция rotate_tensor вызывается только один раз: 

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random

num_seed = 1
def rotate_tensor(image, label):
    global num_seed
    num_seed += 1
    print(num_seed) #<---- print num_seed
    random.seed(num_seed)
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

Но она печатает «2» только один раз. Поэтому я думаю, что rotate_tensor вызывается один раз.

Редактировать 2 - эта функция показывает повернутые изображения: 

plt.figure(figsize=(12, 10))

for X_batch, y_batch in rotated_test_set.take(1):
    for index in range(9):
        plt.subplot(3, 3, index + 1)
        plt.imshow(X_batch[index])
        plt.title("Predict: {} | Actual: {}".format(class_names[y_test_proba_max_index[index]], class_names[y_batch[index]]))
        plt.axis("off")

plt.show()

enter image description here

1 Ответ

1 голос
/ 25 января 2020

Проблема в том, как вы генерируете случайные числа. Вы полагаетесь на модуль random, хотя вы должны использовать tf.random при работе с tenorflow.

Вот демонстрация того, как все меняется, когда вы получаете случайные числа из tf: 

import tensorflow as tf
import random

def gen():
    for i in range(10):
        yield [1.]

ds = tf.data.Dataset.from_generator(gen, (float))

def m1(d):
    return d*random.random()

def m2(d):
    return d*tf.random.normal([])

[d for d in ds.map(m2)]
[0.17368042,
 1.5629852,
 1.2372143,
 1.8170034,
 1.7040217,
 -0.16738933,
 -0.11567844,
 -0.17949782,
 -0.67811996,
 -0.5391556]

[d for d in ds.map(m1)]
[0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798]
...