TensorFlow中如何读取图像数据(te,tensorflow,读取图像数据,开发技术)

　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。

输出结果为：

img 的类型是 <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
[[[196 219 209]
[196 219 209]
[196 219 209]
...

[[ 71 106 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：

　　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：

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。

　　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：

　　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。