对python制作自己的数据集实例讲解-创新互联

一、数据集介绍

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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()

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