#找遍了网上都没有都没有直接用python将cifar-10转换成图片格式的方法,因此特开一个教程,供大家一起交流学习。本人致力于打造菜鸟教程。 ##0.已经转好的图片格式供大家下载。 百度盘 密码z6i3
从上到下依次为图片的0-9类,共10类,其中训练集5W张图片,每类5K张;验证集1W张图片,每类1K张。共计6W张图片。
##1.准备工具
- cifar10数据集,需要自行下载,并解压到与转换脚本同一文件夹内。keras官方下载路径为keras的cifar-10官方下载路径
- python依赖库:numpy、等等。(如果运行过程中报错,请自行根据错误提示装上依赖的库)
##2.代码
#encoding:utf-8
#author:guohuifeng
#email:309884616@qq.com
from scipy.misc import imsave
import numpy as np
# 解压缩,返回解压后的字典
def unpickle(file):
import cPickle
fo = open(file, 'rb')
dict = cPickle.load(fo)
fo.close()
return dict
# 生成训练集图片,如果需要png格式,只需要改图片后缀名即可。
for j in range(1, 6):
dataName = "data_batch_" + str(j) # 读取当前目录下的data_batch12345文件,dataName其实也是data_batch文件的路径,本文和脚本文件在同一目录下。
Xtr = unpickle(dataName)
print dataName + " is loading..."
for i in range(0, 10000):
img = np.reshape(Xtr['data'][i], (3, 32, 32)) # Xtr['data']为图片二进制数据
img = img.transpose(1, 2, 0) # 读取image
picName = 'train/' + str(Xtr['labels'][i]) + '_' + str(i + (j - 1)*10000) + '.jpg' # Xtr['labels']为图片的标签,值范围0-9,本文中,train文件夹需要存在,并与脚本文件在同一目录下。
imsave(picName, img)
print dataName + " loaded."
print "test_batch is loading..."
# 生成测试集图片
testXtr = unpickle("test_batch")
for i in range(0, 10000):
img = np.reshape(testXtr['data'][i], (3, 32, 32))
img = img.transpose(1, 2, 0)
picName = 'test/' + str(testXtr['labels'][i]) + '_' + str(i) + '.jpg'
imsave(picName, img)
print "test_batch loaded."
##3.检验 根据本文的图片命名方式,采用"标签_当前batch中图片序号"的方式,可以解决图片名重复带来的问题。下面根据前文中第0章的大类展示来做下测试:
- 第0类,飞机,正确
- 第6类,青蛙,正确
##4.对未来工作的展望 cifar-100的图片转换类似,有兴趣的话请自行转换。