圖像翻轉

tf.image.flip_up_down：上下翻轉
tf.image.flip_left_right：左右翻轉
tf.image.transpose_image：對角線翻轉

除此之外，TensorFlow還提供了隨機翻轉的函數，保證了樣本的樣本的隨機性：
tf.image.random_flip_up_down：隨機上下翻轉圖片
tf.image.random_flip_left_right：隨機左右翻轉圖片

圖像色彩調整

亮度：
tf.image.adjust_brightness：調整圖片亮度
tf.image.random_brightness：在某範圍隨機調整圖片亮度
對比度：
tf.image.adjust_contrast：調整圖片對比度
tf.image.random_contrast：在某範圍隨機調整圖片對比度
色相：
tf.image.adjust_hue：調整圖片色相
tf.image.random_hue：在某範圍隨機調整圖片色相
飽和度：
tf.image.adjust_saturation：調整圖片飽和度
tf.image.random_saturation：在某範圍隨機調整圖片飽和度
歸一化：
per_image_standardization：三維矩陣中的數字均值變為0，方差變為1。在以前的版本中，它其實叫做per_image_whitening，也就是白化操作。

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

image_raw_data = tf.gfile.FastGFile(‘.//image//1.jpg‘,‘rb‘).read()

with tf.Session() as sess:
     img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
     plt.imshow(img_data.eval())
     plt.show()

     # 將圖片的亮度-0.5。
     adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, -0.5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()

     # 將圖片的亮度0.5
     adjusted = tf.image.adjust_brightness(img_data, 0.5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()
     # 在[-max_delta, max_delta)的範圍隨機調整圖片的亮度。
     adjusted = tf.image.random_brightness(img_data, max_delta=0.5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()
     # 將圖片的對比度-5
     adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, -5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()
     # 將圖片的對比度+5
     adjusted = tf.image.adjust_contrast(img_data, 5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()
     # 在[lower, upper]的範圍隨機調整圖的對比度。
     adjusted = tf.image.random_contrast(img_data, 0.1, 0.6)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()

     #調整圖片的色相
     adjusted = tf.image.adjust_hue(img_data, 0.1)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()

     # 在[-max_delta, max_delta]的範圍隨機調整圖片的色相。max_delta的取值在[0, 0.5]之間。
     adjusted = tf.image.random_hue(img_data, 0.5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()  


     # 將圖片的飽和度-5。
     adjusted = tf.image.adjust_saturation(img_data, -5)
     plt.imshow(adjusted.eval())
     plt.show()  


     # 在[lower, upper]的範圍隨機調整圖的飽和度。
     adjusted = tf.image.random_saturation(img_data, 0, 5)

     # 將代表一張圖片的三維矩陣中的數字均值變為0，方差變為1。
     adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)

參考：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73089910

圖像預處理之圖像翻轉、圖像色彩調整