下述代码中涉及到的data_path save_path 需要自行定义
读取npy格式数据集
import numpy as np
import cv2
import os
#从格式文件中加载数据,得到一个图像三维数组数组,第一维是图片张数,二三维是尺寸
data = np.load(data_path, mmap_mode='r')
#遍历该数组,展示每个图片并保存
for i in range(data.shape[0]):
onedata = data[i,:,:]
cv2.imshow('image', onedata) #读取图片
cv2.waitKey(1) #防止读取时闪退
cv2.imwrite(jpg_name, onedata) #写到保存路径中
读取pck格式文件
import pickle
import cv2
import os
import numpy as np
import skimage.io as io
#data_path和save_path 自行定义
#从格式文件中加载数据,得到一个图像三维数组数组,第一维是图片张数,二三维是尺寸
with open(data_path, 'rb') as file_handler:
data = pickle.load(file_handler)
#遍历该数组,展示每个图片并保存
for i in range(data.shape[0]):
onedata = data[i,:,:]
#归一化操作,因为onedata中的数据是uint16 范围是0-65535,我们要把它转为uint8的范围是0-255
img_norm = np.zeros(layer0.shape)
onedata = cv2.normalize(onedata