服务器之家

服务器之家 > 正文

初探TensorFLow从文件读取图片的四种方式

时间:2021-01-12 00:39     来源/作者:Wayne2019

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

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
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

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
import tensorflow as tf
import os
import matplotlib.pyplot as plt
def file_name(file_dir):  #来自http://www.zzvips.com/article/131262.html
  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http://www.zzvips.com/article/131265.html (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

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
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:
http://www.zzvips.com/article/131256.html
http://www.zzvips.com/article/131260.html

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服务器之家。

原文链接:http://blog.csdn.net/wayne2019/article/details/77884478

标签:

相关文章

热门资讯

2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!!
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!! 2020-07-29
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享 2020-04-07
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总 2020-11-13
返回顶部