import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

cat_image_path='D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/'
cat_tfrecords='D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/cat.tfrecords'

writer=tf.python_io.TFRecordWriter(cat_tfrecords)
label1=np.array([1,0,0])
label2=np.array([0,1,0])
label3=np.array([0,0,1])
labels=[label1,label2,label3]

img1=Image.open('D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/1.jpg')
img1 = img1.resize((256, 256))
img2=Image.open('D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/2.jpg')
img2 = img2.resize((256, 256))
img3=Image.open('D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/3.jpg')
img3 = img3.resize((256, 256))
images=[img1,img2,img3]

for i in range(len(images)):
    features=tf.train.Features(feature={
                                        'catimage':tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[images[i].tobytes()])),
                                        'catlabel':tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[labels[i].tobytes()]))
                                    } )

    example=tf.train.Example(features=features)
    writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()
print('the tfrecords has benn writen')
import tensorflow as tf
from PIL import Image
input_tfrecords='D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/cat.tfrecords'

#create a dataset
cat_dataset=tf.data.TFRecordDataset(input_tfrecords)

#定义解析函数来解析我们刚才所生成的tfrecords文件
def parser(record):
    features=tf.parse_single_example(
                                    record,
                                    features={
                                        'catimage':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
                                        'catlabel':tf.FixedLenFeature([],tf.string)
                                    })
    return features['catimage'],features['catlabel']

#dataset中的map接收的是一个函数,dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入并且并将函数的返回值作为新的dataset
cat_dataset=cat_dataset.map(parser)
cat_iterator=cat_dataset.make_one_shot_iterator()

#label=tf.cast(label,tf.int32)
channel=3#定义的是RGB图像

with tf.Session() as sess:
    for i in range(3):
        img, label = cat_iterator.get_next()
        image = tf.decode_raw(img, tf.uint8)
        image = tf.reshape(image, [256, 256, 3])
        single,l=sess.run([image,label])
        pic=Image.fromarray(single,'RGB')
        pic.save('D:/软件/pycharmProject/wenyuPy/CatImage/tfrecordscat/'+str(i)+'.jpg')

print('the picture has been take out')

我们之前是通过filename_queue=tf.train.string_input_producer([filename],shuffle=True),这条语句将文件名打乱生成一个文件名序列,其实我也不太懂为什么这样做,然后再用reader=tf.TFRecordReader()用来读取文件序列,我们读取到的是已经被序列化的二进制图像和label,然后再对其进行反序列化并且将二进制文件还原成我们原始的图像。但是我在运行的时候发现IDE出现了一个警告说TFRecordReader读取文件序列已经被tf.data.TFRecordDataset取代,然后查资料将程序改动了一下。1.首先我随机找了三张猫的图片放在了我电脑的D:\软件\pycharmProject\wenyuPy\CatImage这个目录下  2.然后我将生成好的猫图像的tfrecords文件放在了同样的目录下,地址可随意指定。 3.我们使用tf.data.TFRecordDataset(filename)来生成一个dataset,然后用这个dataset去生成一个迭代器,每次迭代一组image和label,存到指定的目录下即可。fromarray函数我也没有弄懂是什么意思,还有待解决。

图像转化成TFrecords格式并回转的更多相关文章

  1. 调用opencv相关函数,从视频流中提取出图片序列&&&&jpg图片序列,转化成avi格式视频

    /************************ @HJ 2017/3/30 参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0020f301010qcz.html修改的代码 ...

  2. 将序列化成json格式的日期(毫秒数)转成日期格式

    <script> $(function () { loadInfo(); }) function loadInfo() { $.post("InfoList.ashx" ...

  3. 把硬盘格式化成ext格式的cpu占用率就下来了

    把硬盘格式化成ext格式的cpu占用率就下来了我是使用ext4格式 @Paulz 还有这种事情? 现在是什么格式?- - ,你自己用top命令看一下啊就知道什么东西在占用cpu了下载软件一半cpu都用 ...

  4. RGB格式图像转化为HSV格式

    注:在阴影检测算法中经常需要将RGB格式的图像转化为HSV格式,对于阴影区域而言,它的色度和饱和度相对于原图像而言变化不大,主要是亮度信息变化较大,,将RGB格式转化为HSV格式,就可以得到H.S.V ...

  5. (K)ubuntu上将分区格式化成NTFS格式

    新买了硬盘,装系统时,为Windows预留了几个分区,由于没有其他选择,因此将分区格式化成了fat32格式.装完系统后,总是很纠结,想把这些分区格式化成NTFS格式. google了一下,从这个网址( ...

  6. html中canvas渲染图片,并转化成base64格式保存

    最近在做一个上传头像然后保存显示的功能,因为涉及到裁剪大小和尺寸比例,所以直接上传图片再展示的话,就会出现问题,所以就想用canvas来渲染裁剪后的图片,然后转化成base64格式的图片再存储,这样取 ...

  7. 深度学习tensorflow实战笔记(2)图像转换成tfrecords和读取

    1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成 ...

  8. 将序列化成json格式后日期(毫秒数)转成日期格式

    System.Web.Script.Serialization.JavaScriptSerializer jss = new System.Web.Script.Serialization.JavaS ...

  9. c文件二进制读取写入文件、c语言实现二进制(01)转化成txt格式文本、c读取文件名可变

    c语言实现二进制(01)转化成txt格式文本: 下面的程序只能实现ascall对应字符转换,如果文件内出现中文字符,则会出现错误. 本程序要自己创建个文本格式的输入文件a1.txt,编译后能将文本文件 ...

随机推荐

  1. 使用ODP.NET连接Oracle数据库

    项目需要和第三方进行对接,奇葩的是地方没给提供接口,却提供了一个Oracle的视图 所以有了C#访问Oracle数据库的需求 1.打开nuget,安装驱动 https://www.nuget.org/ ...

  2. PHP curl Post请求和Get请求~

    //获取的参数 $api_key = '8a82d53a57b06c1d835d129f7e43d49c'; $orderNum = pdo_fetch('select ddlm_order_no f ...

  3. 记一次IIS发布网站导致系统时常跳入登录页面的问题解决

    服务器:winserver2012R2 iis 发布网站后,正常浏览网页,时常跳到登录页面,第一反应session过期,因为登录信息都存在session,但session 都是默认配置过期时间为20分 ...

  4. Jmeter接口测试实例

    此文章作为工作中用到的jmeter接口测试相关内容简述,方便日后查阅参考,如有理解描述有误之处,欢迎指出. 首先Jmeter环境准备网上有很多教程,在此不多做赘述: 1.接口简述 接口可理解为从客户端 ...

  5. 爬虫学习笔记(1)-- 利用Python从网页抓取数据

    最近想从一个网站上下载资源,懒得一个个的点击下载了,想写一个爬虫把程序全部下载下来,在这里做一个简单的记录 Python的基础语法在这里就不多做叙述了,黑马程序员上有一个基础的视频教学,可以跟着学习一 ...

  6. ORM的概念

  7. CEBX格式的文档如何转换为PDF格式文档、DOCX文档?

    方正阿帕比CEBX格式的文档如何转换为PDF格式文档.DOCX文档? 简介: PDF.Doc.Docx格式的文档使用的非常普遍,金山WPS可以直接打开PDF和Doc.Docx文档,使用也很方便. CE ...

  8. YARN详解

    1.1      分布式资源调度框架 1.2.1          yarn的概念 Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协 ...

  9. 4 - BFS & Topological Algorithm

    615. Course Schedule https://www.lintcode.com/problem/course-schedule/description?_from=ladder&& ...

  10. CPU利用率和CPU负荷(CPU usage vs CPU load)

    对于CPU的性能监测,通常用top指令能显示出两个指标:cpu 利用率和cpu负荷. 其中%Cpu相关的内容: us表示用户进程cpu利用率,sy表示系统内核进程cpu利用率,ni表示运行正常进程消耗 ...