今天小编就为大家分享一篇对python制作自己的数据集实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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爱安网。

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