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
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import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npprint(tf.__version__)image_raw = tf.gfile.FastGFile('test/a.jpg','rb').read() #bytesimg = 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
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import tensorflow as tfimport osimport matplotlib.pyplot as plt 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
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import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npprint(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
