浅谈TensorFlow中读取图像数据的三种方式

2023-07-22 08:08:07 85

本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。

1、处理单张图片

我们训练完模型之后，常常要用图片测试，有的时候，我们并不需要对很多图像做测试，可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要用队列机制。

importtensorflowastf
importmatplotlib.pyplotasplt

defread_image(file_name):
img=tf.read_file(filename=file_name)#默认读取格式为uint8
print("img的类型是",type(img));
img=tf.image.decode_jpeg(img,channels=0)#channels为1得到的是灰度图，为0则按照图片格式来读
returnimg

defmain():
withtf.device("/cpu:0"):
#img_path是文件所在地址包括文件名称，地址用相对地址或者绝对地址都行
img_path='./1.jpg'
img=read_image(img_path)
withtf.Session()assess:
image_numpy=sess.run(img)
print(image_numpy)
print(image_numpy.dtype)
print(image_numpy.shape)
plt.imshow(image_numpy)
plt.show()

if__name__=="__main__":
main()

"""

输出结果为：

img的类型是
[[[196219209]
[196219209]
[196219209]
...

[[71106 42]
[59 89 39]
[34 63 19]
...
[21 52 46]
[15 45 43]
[22 50 53]]]
uint8
(675,1200,3)
"""

和tf.read_file用法相似的函数还有tf.gfile.FastGFile tf.gfile.GFile，只是要指定读取方式是'r'还是'rb'。

2、需要读取大量图像用于训练

这种情况就需要使用Tensorflow队列机制。首先是获得每张图片的路径，把他们都放进一个list里面，然后用string_input_producer创建队列，再用tf.WholeFileReader读取。具体请看下例：

defget_image_batch(data_file,batch_size):
data_names=[os.path.join(data_file,k)forkinos.listdir(data_file)]

#这个num_epochs函数在整个Graph是localVariable，所以在sess.run全局变量的时候也要加上局部变量。
filenames_queue=tf.train.string_input_producer(data_names,num_epochs=50,shuffle=True,capacity=512)
reader=tf.WholeFileReader()
_,img_bytes=reader.read(filenames_queue)
image=tf.image.decode_png(img_bytes,channels=1)#读取的是什么格式，就decode什么格式
#解码成单通道的，并且获得的结果的shape是[?,?,1]，也就是Graph不知道图像的大小，需要set_shape
image.set_shape([180,180,1])#set到原本已知图像的大小。或者直接通过tf.image.resize_images，tf.reshape()
image=tf.image.convert_image_dtype(image,tf.float32)
#预处理下面的一句代码可以换成自己想使用的预处理方式
#image=tf.divide(image,255.0)
returntf.train.batch([image],batch_size)

这里的date_file是指文件夹所在的路径，不包括文件名。第一句是遍历指定目录下的文件名称，存放到一个list中。当然这个做法有很多种方法，比如glob.glob，或者tf.train.match_filename_once

全部代码如下：

importtensorflowastf
importos
defread_image(data_file,batch_size):
data_names=[os.path.join(data_file,k)forkinos.listdir(data_file)]
filenames_queue=tf.train.string_input_producer(data_names,num_epochs=5,shuffle=True,capacity=30)
reader=tf.WholeFileReader()
_,img_bytes=reader.read(filenames_queue)
image=tf.image.decode_jpeg(img_bytes,channels=1)
image=tf.image.resize_images(image,(180,180))

image=tf.image.convert_image_dtype(image,tf.float32)
returntf.train.batch([image],batch_size)

defmain():
img_path=r'F:\dataSet\WIDER\WIDER_train\images\6--Funeral'#本地的一个数据集目录，有足够的图像
img=read_image(img_path,batch_size=10)
image=img[0]#取出每个batch的第一个数据
print(image)
init=[tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()]
withtf.Session()assess:
sess.run(init)
coord=tf.train.Coordinator()
threads=tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)
try:
whilenotcoord.should_stop():
print(image.shape)
excepttf.errors.OutOfRangeError:
print('readdone')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)


if__name__=="__main__":
main()

"""

输出如下：

(180,180,1)
(180,180,1)
(180,180,1)
(180,180,1)
(180,180,1)
"""

这段代码可以说写的很是规整了。注意到init里面有对local变量的初始化，并且因为用到了队列，当然要告诉电脑什么时候队列开始,tf.train.Coordinator和tf.train.start_queue_runners就是两个管理队列的类，用法如程序所示。

与tf.train.string_input_producer相似的函数是tf.train.slice_input_producer。tf.train.slice_input_producer和tf.train.string_input_producer的第一个参数形式不一样。等有时间再做一个二者比较的博客

3、对TFRecorder解码获得图像数据

其实这块和上一种方式差不多的，更重要的是怎么生成TFRecorder文件，这一部分我会补充到另一篇博客上。

仍然使用tf.train.string_input_producer。

importtensorflowastf
importmatplotlib.pyplotasplt
importos
importcv2
importnumpyasnp
importglob

defread_image(data_file,batch_size):
files_path=glob.glob(data_file)
queue=tf.train.string_input_producer(files_path,num_epochs=None)
reader=tf.TFRecordReader()
print(queue)
_,serialized_example=reader.read(queue)
features=tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
'image_raw':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
'label_raw':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
})
image=tf.decode_raw(features['image_raw'],tf.uint8)
image=tf.cast(image,tf.float32)
image.set_shape((12*12*3))
label=tf.decode_raw(features['label_raw'],tf.float32)
label.set_shape((2))
#预处理部分省略，大家可以自己根据需要添加
returntf.train.batch([image,label],batch_size=batch_size,num_threads=4,capacity=5*batch_size)

defmain():
img_path=r'F:\python\MTCNN_by_myself\prepare_data\pnet*.tfrecords'#本地的几个tf文件
img,label=read_image(img_path,batch_size=10)
image=img[0]
init=[tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()]
withtf.Session()assess:
sess.run(init)
coord=tf.train.Coordinator()
threads=tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)
try:
whilenotcoord.should_stop():
print(image.shape)
excepttf.errors.OutOfRangeError:
print('readdone')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)


if__name__=="__main__":
main()

在read_image函数中，先使用glob函数获得了存放tfrecord文件的列表，然后根据TFRecord文件是如何存的就如何parse，再set_shape；这里有必要提醒下parse的方式。我们看到这里用的是tf.decode_raw，因为做TFRecord是将图像数据string化了，数据是串行的，丢失了空间结果。从features中取出image和label的数据，这时就要用tf.decode_raw 解码，得到的结果当然也是串行的了，所以set_shape成一个串行的，再reshape。这种方式是取决于你的编码TFRecord方式的。

再举一种例子：

reader=tf.TFRecordReader()
_,serialized_example=reader.read(file_name_queue)
features=tf.parse_single_example(serialized_example,features={
'data':tf.FixedLenFeature([256,256],tf.float32),###
'label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
'id':tf.FixedLenFeature([],tf.int64)
})
img=features['data']
label=features['label']
id=features['id']

这个时候就不需要任何解码了。因为做TFRecord的方式就是直接把图像数据append进去了。

参考链接：

https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/86286184

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