TensorFLow 读取图片1：初探四种从文件读取的方式

最新推荐文章于 2021-11-23 14:24:52 发布

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#tensorflow之构建自己的数据集 #tensorflow #深度学习

本文详细介绍了TensorFlow中读取图片的四种方法：通过gfile、WholeFileReader、read_file以及TFRecords。每种方法的输出形式和使用场景都有所不同，适合不同程度的数据预处理需求。对于分类存放的图片，可利用特定的代码结构进行读取。建议参考相关链接进一步了解。

本文记录一下TensorFLow的几种图片读取方法，官方文档有较为全面的介绍。

1.使用gfile读图片，decode输出是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()