数据的制作
数据集介绍
点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载数据后解压文件,然后将不同的花剪切到对应的文件夹,如下图所示:
测试的源代码
每个文件夹下面有80个图片文件。
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image # 注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
cwd = os.getcwd()
cwd = cwd + '\\17flowers\jpg\\'
print(cwd)
classes = {'daffodil', 'snowdrop', 'lilyvalley', 'bluebell', 'crocus', 'iris', 'tigerlily', 'tulip', 'fritiuary',
'sunflower', 'daisy', 'coltsfoot', 'dandelion', 'cowslip', 'buttercup', 'windflower', 'pansy'} # 花为 设定 17 类
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("flower_train.tfrecords") # 要生成的文件
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name + '\\'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name # 每一个图片的地址
img = Image.open(img_path)
img = img.resize((224, 224))
img_raw = img.tobytes() # 将图片转化为二进制格式
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
})) # example对象对label和image数据进行封装
writer.write(example.SerializeToString()) # 序列化为字符串
writer.close()
def read_and_decode(filename): # 读入dog_train.tfrecords
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 生成一个queue队列
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 将image数据和label取出来
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [224, 224, 3]) # reshape为128*128的3通道图片
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 # 在流中抛出img张量
label = tf.cast(features['label'], tf.int32) # 在流中抛出label张量
return img, label
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["flower_train.tfrecords"]) # 读入流中
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 取出包含image和label的feature对象
image = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [224, 224, 3])
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
label = tf.one_hot(label, 17, 1, 0)
with tf.Session() as sess: # 开始一个会话
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(100):
example, l = sess.run([image, label]) # 在会话中取出image和label
img = Image.fromarray(example, 'RGB') # 这里Image是之前提到的
img.save(cwd + str(i) + '_''Label_' + str(l) + '.jpg') # 存下图片
print(example, l)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
测试的结果
运行 界面效果:
参考https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/79627824。然后结合自己的与运行过程实际的例子。