图片文件读取

图片存取一般用unit8
图片的处理一般用float
一、图像读取API
（一）图像读取器
tf.WholeFileReader
（1）将文件的全部内容作为值输出的读取器。
（2）return：读取器实例
（3）read(file_queue):输出将是一个文件名（key）和该文件的内容（值）
（二）图像解码器
1、tf.image.decode_jpeg(contents)
（1）将JPEG编码的图像解码为uint8张量。
（2）return:uint8张量，3-D形状[height, width, channels]
2、tf.image.decode_png(contents)
（1）将PNG编码的图像解码为uint8或uint16张量
（2）return:张量类型，3-D形状[height, width, channels]
二、图片存储：uint8（节约空间）
三、图片计算：float32（提高精度）
四、图片批处理流程
（一）构造图片文件队列
（二）构造图片阅读器
（三）读取图片数据
（四）处理图片数据

例如：
import tensorflow as tf
import os

def picread(filelist):
“”"
读取图片并转换成张量
:param filelist: 文件路径 + 名字的列表
:return:每张图片的张量
“”"
#1、构造文件队列
file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
#2、构造阅读器去读取图片内容（默认读取一张图片）
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(file_queue)
print(value)
#3、对读取的图片数据进行解码
image = tf.image.decode_jpeg(value)
print(image)
#4、