初探TensorFLow从文件读取图片的四种方式

yipeiwu_com5年前Python基础

本文记录一下TensorFLow的几种图片读取方法,官方文档有较为全面的介绍。

1.使用gfile读图片,decode输出是Tensor,eval后是ndarray

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np

print(tf.__version__)

image_raw = tf.gfile.FastGFile('test/a.jpg','rb').read()  #bytes
img = tf.image.decode_jpeg(image_raw) #Tensor
#img2 = tf.image.convert_image_dtype(img, dtype = tf.uint8)

with tf.Session() as sess:
  print(type(image_raw)) # bytes
  print(type(img)) # Tensor
  #print(type(img2))

  print(type(img.eval())) # ndarray !!!
  print(img.eval().shape)
  print(img.eval().dtype)

#  print(type(img2.eval()))
#  print(img2.eval().shape)
#  print(img2.eval().dtype)
  plt.figure(1)
  plt.imshow(img.eval())
  plt.show()

输出为:

1.3.0
<class 'bytes'>
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
(666, 1000, 3)
uint8
图片显示(略)

2.使用WholeFileReader输入queue,decode输出是Tensor,eval后是ndarray

import tensorflow as tf
import os
import matplotlib.pyplot as plt
def file_name(file_dir):  #来自//www.jb51.net/article/134543.htm
  for root, dirs, files in os.walk(file_dir): #模块os中的walk()函数遍历文件夹下所有的文件
    print(root) #当前目录路径 
    print(dirs) #当前路径下所有子目录 
    print(files) #当前路径下所有非目录子文件 

def file_name2(file_dir):  #特定类型的文件
  L=[]  
  for root, dirs, files in os.walk(file_dir): 
    for file in files: 
      if os.path.splitext(file)[1] == '.jpg':  
        L.append(os.path.join(root, file)) 
  return L 

path = file_name2('test')


#以下参考//www.jb51.net/article/134547.htm (十图详解TensorFlow数据读取机制)
#path2 = tf.train.match_filenames_once(path)
file_queue = tf.train.string_input_producer(path, shuffle=True, num_epochs=2) #创建输入队列 
image_reader = tf.WholeFileReader() 
key, image = image_reader.read(file_queue) 
image = tf.image.decode_jpeg(image) 

with tf.Session() as sess: 
#  coord = tf.train.Coordinator() #协同启动的线程 
#  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) #启动线程运行队列 
#  coord.request_stop() #停止所有的线程 
#  coord.join(threads) 

  tf.local_variables_initializer().run()
  threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)

  #print (type(image)) 
  #print (type(image.eval())) 
  #print(image.eval().shape)
  for _ in path+path:
    plt.figure
    plt.imshow(image.eval())
    plt.show()

3.使用read_file,decode输出是Tensor,eval后是ndarray

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np

print(tf.__version__)

image_value = tf.read_file('test/a.jpg')
img = tf.image.decode_jpeg(image_value, channels=3)

with tf.Session() as sess:
  print(type(image_value)) # bytes
  print(type(img)) # Tensor
  #print(type(img2))

  print(type(img.eval())) # ndarray !!!
  print(img.eval().shape)
  print(img.eval().dtype)

#  print(type(img2.eval()))
#  print(img2.eval().shape)
#  print(img2.eval().dtype)
  plt.figure(1)
  plt.imshow(img.eval())
  plt.show()

输出是:

1.3.0
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
(666, 1000, 3)
uint8
显示图片(略)

4.TFRecords:

有空再看。

如果图片是根据分类放在不同的文件夹下,那么可以直接使用如下代码:
/post/134532.htm
/post/134539.htm

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

使用python telnetlib批量备份交换机配置的方法

使用了telnetlib模块,首先登录到交换机,列出并获取配置文件的名称,然后通过tftp协议将配置文件传输到文件服务器上,为避免配置文件覆盖,将备份的配置文件名称统一加入日期以作区分。...

Python中栈、队列与优先级队列的实现方法

前言 栈、队列和优先级队列都是非常基础的数据结构。Python作为一种“编码高效”的语言,对这些基础的数据结构都有比较好的实现。在业务需求开发过程中,不应该重复造轮子,今天就来看看些数据...

Python测试线程应用程序过程解析

这篇文章主要介绍了Python测试线程应用程序过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在本章中,我们将学习线程应用程序...

Python中使用item()方法遍历字典的例子

Python中使用item()方法遍历字典的例子

Python字典的遍历方法有好几种,其中一种是for...in,这个我就不说明,在Python了几乎随处都可见for...in。下面说的这种遍历方式是item()方法。 item() i...

对Python强大的可变参数传递机制详解

今天模拟定义map函数.写着写着就发现Python可变长度参数的机制真是灵活而强大. 假设有一个元组t,包含n个成员: t=(arg1,...,argn) 而一个函数f恰好能接受n...