這篇文章給大家分享的是有關(guān)TensorFLow如何從文件讀取圖片的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。
1.使用gfile讀圖片,decode輸出是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()
輸出為:
1.3.0
<class 'bytes'>
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
(666, 1000, 3)
uint8
圖片顯示(略)
2.使用WholeFileReader輸入queue,decode輸出是Tensor,eval后是ndarray
import tensorflow as tf import os import matplotlib.pyplot as plt def file_name(file_dir): #來(lái)自https://www.jb51.net/article/134543.htm for root, dirs, files in os.walk(file_dir): #模塊os中的walk()函數(shù)遍歷文件夾下所有的文件 print(root) #當(dāng)前目錄路徑 print(dirs) #當(dāng)前路徑下所有子目錄 print(files) #當(dāng)前路徑下所有非目錄子文件 def file_name2(file_dir): #特定類型的文件 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') #以下參考https://www.jb51.net/article/134547.htm (十圖詳解TensorFlow數(shù)據(jù)讀取機(jī)制) #path3 = tf.train.match_filenames_once(path) file_queue = tf.train.string_input_producer(path, shuffle=True, num_epochs=2) #創(chuàng)建輸入隊(duì)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() #協(xié)同啟動(dòng)的線程 # threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) #啟動(dòng)線程運(yùn)行隊(duì)列 # coord.request_stop() #停止所有的線程 # 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輸出是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()
輸出是:
1.3.0
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
(666, 1000, 3)
uint8
顯示圖片(略)
感謝各位的閱讀!關(guān)于“TensorFLow如何從文件讀取圖片”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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網(wǎng)站標(biāo)題:TensorFLow如何從文件讀取圖片-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)URL:http://chinadenli.net/article12/dsgsgc.html
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