自己亲测,转换一部分,可以使用
import cv2 import numpy as np
file = 'data_batch_2'
官方给的示例:
def unpickle(file):
import cPickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = cPickle.load(fo)
return dict
得到数据字典
dict1 = unpickle(file)
for i in range(100):#我只保存的100张
img = dict1["data"][i]#得到图片的数据
img = np.reshape(img, (3, 32,32)) #转为三维图片数组
img = img.transpose((1,2,0))#通道转换为CV2的要求形式
img_name = dict1["filenames"][i]#拿到图片的名字
img_label = str(dict1["labels"][i])#拿到图片的标签
cv2.imwrite("/home/user/3/"+img_label+"_"+img_name,img)#保存

本文介绍了一种使用Python处理CIFAR-10数据集的方法,通过将数据从原始格式转换为图像文件,便于进一步的视觉检查和深度学习模型训练。该过程涉及解码数据字典,重塑图像数据,调整通道顺序以符合OpenCV要求,以及保存图像至指定目录。
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