一、数据集介绍
点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据，包含 17 不同种类的鲜花，每类 80 张该类鲜花的图片，鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载数据后解压文件，然后将不同的花剪切到对应的文件夹，如下图所示：
每个文件夹下面有80个图片文件。
二、使用的工具
首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库，一个是os，一个是PIL。PIL（Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，而Image类又是 PIL库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
三、代码实现
我们是通过TFRecords来创建数据集的，TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件(label)。
1、制作TFRecords文件
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image # 注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
cwd = 'D:\PyCharm Community Edition 2017.2.3\Work\google_net\jpg\\'
classes = {'daffodil', 'snowdrop', 'lilyvalley', 'bluebell', 'crocus', 'iris', 'tigerlily', 'tulip', 'fritiuary',
'sunflower', 'daisy', 'coltsfoot', 'dandelion', 'cowslip', 'buttercup', 'windflower', 'pansy'} # 花为 设定 17 类
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("flower_train.tfrecords") # 要生成的文件
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name + '\\'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name # 每一个图片的地址
img = Image.open(img_path)
img = img.resize((224, 224))
img_raw = img.tobytes() # 将图片转化为二进制格式
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
})) # example对象对label和image数据进行封装
writer.write(example.SerializeToString()) # 序列化为字符串
writer.close()
首先将文件移动到对应的路径：
D:\PyCharm Community Edition 2017.2.3\Work\google_net\jpg
然后对每个文件下的图片进行读写和相应的大小惊醒改变，具体过程是使用tf.train.Example来定义我们要填入的数据格式，其中label即为标签，也就是最外层的文件夹名字，img_raw为易经理二进制化的图片。然后使用tf.python_io.TFRecordWriter来写入。基本的，一个Example中包含Features，Features里包含Feature（这里没s）的字典。最后，Feature里包含有一个 FloatList， 或者ByteList，或者Int64List。就这样，我们把相关的信息都存到了一个文件中，所以前面才说不用单独的label文件。而且读取也很方便。
执行完以上代码就会出现如下图所示的TF文件
2、读取TFRECORD文件
制作完文件后，将该文件读入到数据流中，具体代码如下：
def read_and_decode(filename): # 读入dog_train.tfrecords
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 生成一个queue队列
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 将image数据和label取出来
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [224, 224, 3]) # reshape为128*128的3通道图片
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 # 在流中抛出img张量
label = tf.cast(features['label'], tf.int32) # 在流中抛出label张量
return img, label
注意，feature的属性“label”和“img_raw”名称要和制作时统一 ，返回的img数据和label数据一一对应。
3、显示tfrecord格式的图片
为了知道TF 文件的具体内容，或者是怕图片对应的label出错，可以将数据流以图片的形式读出来并保存以便查看，具体的代码如下：
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["flower_train.tfrecords"]) # 读入流中
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 取出包含image和label的feature对象
image = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [224, 224, 3])
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
label = tf.one_hot(label, 17, 1, 0)
with tf.Session() as sess: # 开始一个会话
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(100):
example, l = sess.run([image, label]) # 在会话中取出image和label
img = Image.fromarray(example, 'RGB') # 这里Image是之前提到的
img.save(cwd + str(i) + '_''Label_' + str(l) + '.jpg') # 存下图片
print(example, l)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
执行以上代码后，当前项目对应的文件夹下会生成100张图片，还有对应的label，如下图所示：
在这里我们可以看到，前80个图片文件的label是1，后20个图片的label是2。 由此可见，我们一开始制作tfrecord文件时，图片分类正确。
完整代码如下：
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image # 注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
cwd = 'D:\PyCharm Community Edition 2017.2.3\Work\google_net\jpg\\'
classes = {'daffodil', 'snowdrop', 'lilyvalley', 'bluebell', 'crocus', 'iris', 'tigerlily', 'tulip', 'fritiuary',
'sunflower', 'daisy', 'coltsfoot', 'dandelion', 'cowslip', 'buttercup', 'windflower', 'pansy'} # 花为 设定 17 类
writer = tf.python_io.TFRecordWriter("flower_train.tfrecords") # 要生成的文件
for index, name in enumerate(classes):
class_path = cwd + name + '\\'
for img_name in os.listdir(class_path):
img_path = class_path + img_name # 每一个图片的地址
img = Image.open(img_path)
img = img.resize((224, 224))
img_raw = img.tobytes() # 将图片转化为二进制格式
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
"label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
})) # example对象对label和image数据进行封装
writer.write(example.SerializeToString()) # 序列化为字符串
writer.close()
def read_and_decode(filename): # 读入dog_train.tfrecords
filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 生成一个queue队列
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 将image数据和label取出来
img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
img = tf.reshape(img, [224, 224, 3]) # reshape为128*128的3通道图片
img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 # 在流中抛出img张量
label = tf.cast(features['label'], tf.int32) # 在流中抛出label张量
return img, label
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["flower_train.tfrecords"]) # 读入流中
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue) # 返回文件名和文件
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
}) # 取出包含image和label的feature对象
image = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8)
image = tf.reshape(image, [224, 224, 3])
label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
label = tf.one_hot(label, 17, 1, 0)
with tf.Session() as sess: # 开始一个会话
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(100):
example, l = sess.run([image, label]) # 在会话中取出image和label
img = Image.fromarray(example, 'RGB') # 这里Image是之前提到的
img.save(cwd + str(i) + '_''Label_' + str(l) + '.jpg') # 存下图片
print(example, l)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
本人也是刚刚学习深度学习，能力有限，不足之处请见谅，欢迎大牛一起讨论，共同进步！
以上这篇对python制作自己的数据集实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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