【9】tensorflow下图像预处理之图像批量处理

背景：在深度学习时候，通常需要批量处理大量的图片，一般几千张，图像不够时还需要进行数据增强，因此需要批量处理图像数据。

【1】批量加载文件夹里面的数据


import os
import  cv2#批量处理图像，改名，
def read__image(open_path,save_path):# os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表for dir_image in os.listdir(open_path):#打开当前运行脚本的绝对路，就是真个文件里面所有文件的路径full_path = os.path.abspath(os.path.join(open_path,dir_image))#选择后缀为.jpg格式的文件num=0if dir_image.endswith('.jpg'):image = cv2.imread(full_path)#分离文件路径和文件名(filepath, filename) = os.path.split(full_path)#分离文件名和后缀 去掉后坠取文件名。就是去掉.jpg,只要前面的图片名nameall = os.path.splitext(filename)[0]'''如果需要进一步分割图片名，可以用，name=str(nameall).splite('-')[2:5]进行切分字符串'''#图像批量处理后保存agutationimg=DateArgutation(image)for index in range(len(agutationimg)):image_path = save_path+'%s_%s.jpg' % (nameall,str(index))  # 注意这里图片名一定要加上扩展名，否则后面imwrite的时候会报错cv2.imwrite(image_path,agutationimg[index])#直接改名保存#num+=1#image_path = save_path+'%s_%s.jpg' % (nameall,str(num))  # 注意这里图片名一定要加上扩展名，否则后面imwrite的时候会报错#cv2.imwrite(image_path,agutationimg[index])

【2】图像数据增强


#输入一张图片，产生旋转，缩放，长宽调整等形式
def DateArgutation(images):img=imagesagutationimg=[]imgInfo=img.shapeheight=imgInfo[0]width=imgInfo[1]#图像翻转0   90    270flipped1 = cv2.flip(img, -1)agutationimg.append(flipped1)flipped2 = cv2.flip(img, 1)agutationimg.append(flipped2)flipped3 = cv2.flip(img, 0)agutationimg.append(flipped3)#等比例缩放height1=int(height*0.8)width1=int(width*0.8)resImg1=cv2.resize(img,(width1,height1))agutationimg.append(resImg1)height2=int(height*3)width2=int(width*3)resImg2=cv2.resize(img,(width2,height2))agutationimg.append(resImg2)print('success!')return  agutationimg

【3】批量读入数据放置在列表中

#载入图片，处理后保存到一个列表中
def GetImg(open_path):patch=[]for dir_image in os.listdir(open_path): # os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表full_path = os.path.abspath(os.path.join(open_path,dir_image))if dir_image.endswith('.jpg'):image = cv2.imread(full_path)resImg=cv2.resize(image,(227,227))patch.append(resImg)return  patch

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