Tensorflowに画像を読み取る

Question

私はthis Tensorflow tutorialを見ていました。

は、チュートリアルでは、画像が魔法のように読まれています。

mnist = learn.datasets.load_dataset("mnist") 
train_data = mnist.train.images 

私のイメージは、二つのディレクトリに置かれています

../input/test/ 
../input/train/ 

彼らはすべて終了*.jpgを持っています。

どのように私のプログラムにそれらを読むことができますか？

私はlearn.datasets.load_datasetを使用することはできません。特殊なデータセット構造になっているようですが、画像付きのフォルダしかないからです。

Answer 1

mnist.train.imagesは本質的に形状[55000,784]のnumpy配列です。ここで、55000は画像数、784は各画像のピクセル数です（各画像は28x28です）

この正確なコードを実行する場合は、データから同様のnumpy配列を作成する必要があります。だから、あなたは[num_examples、image_sizeでは]

次のコードスニペットは、それを行う必要があり、すべての画像の上にnumpyの配列としてread imageを繰り返すそれを平らにし、サイズの行列を作成する必要があります：

import os 
import cv2 
import numpy as np 
def load_data(img_dir): 
    return np.array([cv2.imread(os.path.join(img_dir, img)).flatten() for img in os.listdir(img_dir) if img.endswith(".jpg")]) 

デバッグを有効にする

より包括的なコード：

import os 
list_of_imgs = [] 
img_dir = "../input/train/" 
for img in os.listdir("."): 
    img = os.path.join(img_dir, img) 
    if not img.endswith(".jpg"): 
     continue 
    a = cv2.imread(img) 
    if a is None: 
     print "Unable to read image", img 
     continue 
    list_of_imgs.append(a.flatten()) 
train_data = np.array(list_of_imgs) 

注： あなたのイメージは28x28x1（B/Wの画像）でない場合は、（cnn_model_fnで定義されている）、ニューラルネットワークアーキテクチャを変更する必要があります。チュートリアルのアーキテクチャは、MNISTのような単純なイメージの場合にのみ機能するおもちゃのアーキテクチャです。 Alexnetは、RGB画像を開始するのに適しているかもしれません。

Answer 2

How do I convert a directory of jpeg images to TFRecords file in tensorflow?の回答を確認できます。最も簡単な方法は、テンソルフローによって提供されるユーティリティ：build_image_data.pyを使用することです。これは実行したいこととまったく同じです。