Question

X = []
filelist = gfile.ListDirectory(path_imgs)

for filename in filelist:
    path_filename = path_imgs + filename
        image_file = file_io.FileIO(path_filename,'rb')
        image_raw = image_file.read()

        img = tf.image.decode_image(image_raw)
        img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
        img = tf.image.resize_image_with_pad(img, img_size, img_size, method=1).eval(session=tf.Session())
        X.append(img)


imgs = np.array(X)

在会话中尝试了一些操作，但是没有用。可能应该以不同的方式处理它，但是我不知道该怎么做。有什么想法吗？

编辑：

是的，我想训练ANN来分割图像中的对象。

有些文件夹包含图像及其遮罩。大小是1000s，可能是1000s的10s。

我需要单个numpy图片图像，将其保存并在以后用作模型训练的数据集。

Answer 1

def getImageData(fileNameList):
    imageData=[]
    for fn in fileNameList:        
        testImage = Image.open(fn)
        testImage.show() 
        imageData.append(np.array(testImage))
    return np.array(imageData,dtype=np.float32)

imageFn=("dog.png",)
imageData=getImageData(imageFn)

您必须导入一些内容：

import tensorflow as tf
from PIL import Image    
import numpy as np

在tensorflow中加载图像和eval（）非常慢

1 个答案: