利用tensorflow训练自己的图片数据（2）——输入图片处理

一. 说明

在上一博客，利用tensorflow训练自己的图片数据（1）中，我们已经得到了后续训练需要的图片的指定shape大小；接下来我们需要做的就是对指定大小的生成图片进行sample与label分类制作，获得神经网络输入的get_files文件，同时为了方便网络的训练，输入数据进行batch处理。

二. 编程实现

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<span style="font-size:18px;">import os  

import math  

import numpy as np  

import tensorflow as tf  

import matplotlib.pyplot as plt  

  

#============================================================================  

#-----------------生成图片路径和标签的List------------------------------------  

  

train_dir = 'E:/Re_train/image_data/inputdata'  

  

husky = []  

label_husky = []  

jiwawa = []  

label_jiwawa = []  

poodle = []  

label_poodle = []  

qiutian = []  

label_qiutian = []  

  

#step1：获取'E:/Re_train/image_data/training_image'下所有的图片路径名，存放到  

#对应的列表中，同时贴上标签，存放到label列表中。  

def get_files(file_dir, ratio):  

    for file in os.listdir(file_dir+'/husky'):  

        husky.append(file_dir +'/husky'+'/'+ file)   

        label_husky.append(0)  

    for file in os.listdir(file_dir+'/jiwawa'):  

        jiwawa.append(file_dir +'/jiwawa'+'/'+file)  

        label_jiwawa.append(1)  

    for file in os.listdir(file_dir+'/poodle'):  

        poodle.append(file_dir +'/poodle'+'/'+ file)   

        label_poodle.append(2)  

    for file in os.listdir(file_dir+'/qiutian'):  

        qiutian.append(file_dir +'/qiutian'+'/'+file)  

        label_qiutian.append(3)  

  

#step2：对生成的图片路径和标签List做打乱处理把cat和dog合起来组成一个list（img和lab）  

    image_list = np.hstack((husky, jiwawa, poodle, qiutian))  

    label_list = np.hstack((label_husky, label_jiwawa, label_poodle, label_qiutian))  

  

    #利用shuffle打乱顺序  

    temp = np.array([image_list, label_list])  

    temp = temp.transpose()  

    np.random.shuffle(temp)  

      

    #从打乱的temp中再取出list（img和lab）  

    #image_list = list(temp[:, 0])  

    #label_list = list(temp[:, 1])  

    #label_list = [int(i) for i in label_list]  

    #return image_list, label_list  

      

    #将所有的img和lab转换成list  

    all_image_list = list(temp[:, 0])  

    all_label_list = list(temp[:, 1])  

  

    #将所得List分为两部分，一部分用来训练tra，一部分用来测试val  

    #ratio是测试集的比例  

    n_sample = len(all_label_list)  

    n_val = int(math.ceil(n_sample*ratio))   #测试样本数  

    n_train = n_sample - n_val   #训练样本数  

  

    tra_images = all_image_list[0:n_train]  

    tra_labels = all_label_list[0:n_train]  

    tra_labels = [int(float(i)) for i in tra_labels]  

    val_images = all_image_list[n_train:-1]  

    val_labels = all_label_list[n_train:-1]  

    val_labels = [int(float(i)) for i in val_labels]  

  

    return tra_images, tra_labels, val_images, val_labels  

      

      

#---------------------------------------------------------------------------  

#--------------------生成Batch----------------------------------------------  

  

#step1：将上面生成的List传入get_batch() ，转换类型，产生一个输入队列queue，因为img和lab  

#是分开的，所以使用tf.train.slice_input_producer()，然后用tf.read_file()从队列中读取图像  

#   image_W, image_H, ：设置好固定的图像高度和宽度  

#   设置batch_size：每个batch要放多少张图片  

#   capacity：一个队列最大多少  

def get_batch(image, label, image_W, image_H, batch_size, capacity):  

    #转换类型  

    image = tf.cast(image, tf.string)  

    label = tf.cast(label, tf.int32)  

  

    # make an input queue  

    input_queue = tf.train.slice_input_producer([image, label])  

  

    label = input_queue[1]  

    image_contents = tf.read_file(input_queue[0]) #read img from a queue    

      

#step2：将图像解码，不同类型的图像不能混在一起，要么只用jpeg，要么只用png等。  

    image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3)   

      

#step3：数据预处理，对图像进行旋转、缩放、裁剪、归一化等操作，让计算出的模型更健壮。  

    image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image, image_W, image_H)  

    image = tf.image.per_image_standardization(image)  

  

#step4：生成batch  

#image_batch: 4D tensor [batch_size, width, height, 3],dtype=tf.float32   

#label_batch: 1D tensor [batch_size], dtype=tf.int32  

    image_batch, label_batch = tf.train.batch([image, label],  

                                                batch_size= batch_size,  

                                                num_threads= 32,   

                                                capacity = capacity)  

    #重新排列label，行数为[batch_size]  

    label_batch = tf.reshape(label_batch, [batch_size])  

    image_batch = tf.cast(image_batch, tf.float32)  

    return image_batch, label_batch              

  

#========================================================================</span>  

通过上面的函数的定义，便民可以得到神经网络的输入数据：image_batch，label_batch。

三. 几点补充

1. 关于图像尺寸调整

图像尺寸调整属于基础的图像几何变换，TensorFlow提供了几种尺寸调整的函数： 

tf.image.resize_images：将原始图像缩放成指定的图像大小，其中的参数method（默认值为ResizeMethod.BILINEAR）提供了四种插值算法，具体解释可以参考图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法 

tf.image.resize_image_with_crop_or_pad：剪裁或填充处理，会根据原图像的尺寸和指定的目标图像的尺寸选择剪裁还是填充，如果原图像尺寸大于目标图像尺寸，则在中心位置剪裁，反之则用黑色像素填充。 

tf.image.central_crop：比例调整，central_fraction决定了要指定的比例，取值范围为(0，1]，该函数会以中心点作为基准，选择整幅图中的指定比例的图像作为新的图像。

注：可参考博客http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923

2. hstack()函数的使用

函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来，vstack()函数正好和它相反。

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import numpy as np  

a=[1,2,3]  

b=[4,5,6]  

print(np.hstack((a,b)))  

  

输出：[1 2 3 4 5 6 ]