深度学习(一)——使用Python读取图片

一、Python学习两大道具

1. dir()工具

  • 作用:支持打开package,看到里面的工具函数

  • 示例:

    (1) 输出torch库包含的函数

dir(torch)

(2) 输出torch.AVG函数中的参数

dir(torch.AVG)

2. help()工具

  • 作用:说明书,查看库中函数某个参数的说明或使用方法

  • 示例:

    (1) 输出torch库中AVG函数的AVG参数使用方法

help(torch.AVG.AVG) 

二、Pytorch读取图像数据

0. 写在前面:

(1)PIL库中Image函数的基本使用方法

  • PIL的安装:win+r → cmd → 选择环境 → pip install Pillow

  • 使用方法:

from PIL import Image
  
#选择图像路径
#注意:在复制图像路径后,在windows环境下,需要将\变为\\
img_path="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
  
#打开并标识给定的图像文件。
#image.open()是一个懒惰的操作;此函数可识别文件,但文件保持打开状态,直到尝试处理数据(或调用load()方法),才会从文件中读取实际图像数据。
img=image.open(img_path)
  
#输出图像大小
print(img.size)
  
#打开图像(指的是直接根据该地址打开一个窗口显示这个图像)
img.show()

(2)os库中函数的基本使用方法

  • os.path.join(path1, path2, ... ,pathn):合并路径,在一定程度上可以避免因python语法问题,造成的\t或\n之类的错误。

    比如说,图片路径为:”hymenoptera_data\hymenoptera_data\train“,如果直接输入路径,那么会出现以下结果:

path="hymenoptera_data\hymenoptera_data\train"
print(path)
  
'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data    rain
'''

此时的处理方法有两种:

方法一:在\后面加个\

path="hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
print(path)

'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data\train
'''

方法二:os.path.join

import os
path1="hymenoptera_data\hymenoptera_data"
path2="train"
path=os.path.join(path1,path2)
print(path)
  
'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data\train
'''
  • os.listdir(path):将path中包含的图片名称变为一个列表。

    比如说,路径为”hymenoptera_data\hymenoptera_data\train\ants“的文件夹中有0013035.jpg、5650366_e22b7e1065.jpg、6240329_72c01e663e.jpg三张图片,那么此时有:

import os
path="hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants"
path_list=os.listdir(path)
print(path_list)
  
'''
[Run]
['0013035.jpg', '5650366_e22b7e1065.jpg', '6240329_72c01e663e.jpg']
'''

1. Dataset

  • 作用:提供一种方式去获取数据及其label

  • 功能:

    • 如何获取每一个数据及其label

    • 告诉我们总共有多少数据(作用:神经网络要对同一个数据迭代多次,只有当我们知道总共有多少个数据,训练的时候我们才知道要训练多少次,才能把这个数据集迭代完然后进行下一次的迭代)

  • 详解:

    • getitem:获取数据对应的label

    • len:返回数据的size

使用示例:

数据下载地址:百度网盘 请输入提取码 (baidu.com)

提取码:zsh8

(1)读取、简单处理图像数据

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os

class MyData(Dataset):
    #参数说明:
    #root_dir:数据集的路径,如"E:\Desktop\hymenoptera_data\hymenoptera_data\train"(最好还是都加上\\,像其中的\train由于\t的存在会导致错误)
    #label_dir:数据的标签,如"ants"
    def __init__(self,root_dir,label_dir):
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir

        # 使用os.path.join的方法是为了避免\和\\错误的问题
        # self.path='E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants'
        self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)

        #将文件夹内所有图片的地址变成一个列表,并按先后顺序排列
        self.img_path=os.listdir(self.path)

    #输入:图像对应的索引
    #返回:idx索引对应的打开并标识过后的图像文件img;图像对应的标签label
    def __getitem__(self,idx):
        img_name=self.img_path[idx]    #根据索引idx,读取列表self.img_path中的图像名称
        img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)   #读取该索引对应图像的存储路径
        img=Image.open(img_item_path)  #打开并标识给定的图像文件
        label=self.label_dir    #label=数据标签,在该数据集中为ant或bee
        return img,label

    #返回图像数据集的长度,也就是说所读取的数据集中有多少张图片
    def __len__(self):
        return len(self.img_path)

root_dir="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
bees_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)

img,label=ants_dataset[0]
print(img,label)   #根据索引,获取标识过后的图像img,以及对应的标签
img.show()         #显示对应索引的图像

train_dataset=ants_dataset+bees_dataset    #将两个数据集进行拼接
print(len(ants_dataset),len(bees_dataset),len(train_dataset))

(2)存储图像数据

首先新建一个文件夹,在该文件夹中:.txt文件名表示.jpg的图片名称,.txt文件中存储的数据为对应图像的label。用下面代码将文件名、label实现写入:

import os

root_dir="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
target_dir="ants"
img_path=os.listdir(os.path.join(root_dir,target_dir))  #将target_dir文件夹中的图片名称存到img_path的列表中
label=target_dir  #标签为target_dir(根据实际情况读取标签)
out_dir="ants_label"   #输出图片的地址
for i in img_path:  #遍历每一张图片的名字
    file_name=i.split(".jpg")[0]   #除去.jpg后缀,取出图片名字
    with open(os.path.join(root_dir,out_dir,"{}.txt".format(file_name)),'w') as f:   #以图片名命名.txt文件
        f.write(label)  #将相应图片的标签,写入.txt文件中

2. Dataloder

  • 作用:为后面的网络提供不同的数据形式(对其中几条数据进行打包)

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