在tensorflow中加载图像文件夹

Question

我是tensorflow的新手，但我已经遵循并执行了他们在网络上推广的教程和许多其他教程。我在MNIST图像上做了一个卷积神经网络。没什么特别的，但是我想对自己的图像进行测试。现在我的问题来了：我创建了几个文件夹；每个文件夹的名称是其中图像所属的类（标签）。

图像具有不同的形状；我的意思是他们没有固定的尺寸。

如何加载它们以用于Tensorflow？

我在StackOverflow和其他Q / A网站上都遵循了许多教程和答案。但是，我仍然不知道该怎么做。

Answer 1

该tf.dataAPI（tensorflow 1.4起）是伟大的，这样的事情。管道将类似于以下内容：

• 创建一个tf.data.Dataset迭代所有示例的初始对象
• （如果是训练）shuffle/repeat数据集；
• map 它通过一些使所有图像大小相同的函数；
• batch;
• （可选）prefetch告诉您的程序在网络处理当前批次的同时收集预处理后续批次的数据；和
• 并获得输入。

有多种创建初始数据集的方法（有关更深入的答案，请参见此处）

带有 Tensorflow 数据集的 TFRecords

支持tensorflow版本1.12起，Tensorflow数据集提供了一个相对直接的API创建tfrecord数据集，并自动处理数据下载，分片，统计生成等功能。

参见例如这个图像分类数据集实现。那里有很多簿记的东西（下载 url、引文等），但技术部分归结为指定features和编写_generate_examples函数

features = tfds.features.FeaturesDict({
            "image": tfds.features.Image(shape=(_TILES_SIZE,) * 2 + (3,)),
            "label": tfds.features.ClassLabel(
                names=_CLASS_NAMES),
            "filename": tfds.features.Text(),
        })

...

def _generate_examples(self, root_dir):
  root_dir = os.path.join(root_dir, _TILES_SUBDIR)
  for i, class_name in enumerate(_CLASS_NAMES):
    class_dir = os.path.join(root_dir, _class_subdir(i, class_name))
    fns = tf.io.gfile.listdir(class_dir)

    for fn in sorted(fns):
      image = _load_tif(os.path.join(class_dir, fn))
      yield {
          "image": image,
          "label": class_name,
          "filename": fn,
      }

您还可以tfrecords使用较低级别的操作生成。

通过tf.data.Dataset.map和加载图像tf.py_func(tion)

或者，您可以从内部文件名加载图像文件tf.data.Dataset.map，如下所示。

image_paths, labels = load_base_data(...)
epoch_size = len(image_paths)
image_paths = tf.convert_to_tensor(image_paths, dtype=tf.string)
labels = tf.convert_to_tensor(labels)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_paths, labels))

if mode == 'train':
    dataset = dataset.repeat().shuffle(epoch_size)


def map_fn(path, label):
    # path/label represent values for a single example
    image = tf.image.decode_jpeg(tf.read_file(path))

    # some mapping to constant size - be careful with distorting aspec ratios
    image = tf.image.resize_images(out_shape)
    # color normalization - just an example
    image = tf.to_float(image) * (2. / 255) - 1
    return image, label


# num_parallel_calls > 1 induces intra-batch shuffling
dataset = dataset.map(map_fn, num_parallel_calls=8)
dataset = dataset.batch(batch_size)
# try one of the following
dataset = dataset.prefetch(1)
# dataset = dataset.apply(
#            tf.contrib.data.prefetch_to_device('/gpu:0'))

images, labels = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

我从未在分布式环境中工作过，但我从未注意到在tfrecords. 如果您需要更多自定义加载功能，请查看tf.py_func.

更多的一般信息在这里，并在性能笔记这里

Answer 2

用于从目录加载图像和标签的示例输入管道脚本。您可以在此之后进行预处理（调整图像大小等）。

import tensorflow as tf
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tf.train.match_filenames_once("/home/xxx/Desktop/stackoverflow/images/*/*.png"))

image_reader = tf.WholeFileReader()
key, image_file = image_reader.read(filename_queue)
S = tf.string_split([key],'/')
length = tf.cast(S.dense_shape[1],tf.int32)
# adjust constant value corresponding to your paths if you face issues. It should work for above format.
label = S.values[length-tf.constant(2,dtype=tf.int32)]
label = tf.string_to_number(label,out_type=tf.int32)
image = tf.image.decode_png(image_file)

# Start a new session to show example output.
with tf.Session() as sess:
    # Required to get the filename matching to run.
    tf.initialize_all_variables().run()

    # Coordinate the loading of image files.
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for i in xrange(6):
        # Get an image tensor and print its value.
        key_val,label_val,image_tensor = sess.run([key,label,image])
        print(image_tensor.shape)
        print(key_val)
        print(label_val)


    # Finish off the filename queue coordinator.
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

文件目录

./images/1/1.png
./images/1/2.png
./images/3/1.png
./images/3/2.png
./images/2/1.png
./images/2/2.png

输出：

 (881, 2079, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/3/1.png
 3
 (155, 2552, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/2/1.png
 2
 (562, 1978, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/3/2.png
 3
 (291, 2558, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/1/1.png
 1
 (157, 2554, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/1/2.png
 1
 (866, 936, 3)
 /home/xxxx/Desktop/stackoverflow/images/2/2.png
 2