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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。
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_file(filename=file_name) # 默认读取格式为uint8 print("img 的类型是",type(img)); img = tf.image.decode_jpeg(img,channels=0) # channels 为1得到的是灰度图,为0则按照图片格式来读 return img def main( ): with tf.device("/cpu:0"): # img_path是文件所在地址包括文件名称,地址用相对地址或者绝对地址都行 img_path='./1.jpg' img=read_image(img_path) with tf.Session() as sess: image_numpy=sess.run(img) print(image_numpy) print(image_numpy.dtype) print(image_numpy.shape) plt.imshow(image_numpy) plt.show() if __name__=="__main__": main() """
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