我正在尝试创建一个tf.data.Dataset,其中文件名映射到Depth图像。我的图像保存为原始二进制文件,每个文件320 * 240 * 4字节。图片为320x240像素,其中4个字节代表一个像素。
我无法弄清楚如何创建一个解析函数,该函数将使用tf.Tensor文件名,并返回包含我的图像的(240,320)tf.Tensor。
这是我尝试过的。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import struct
import math
from os import listdir
class Dataset:
def __init__(self):
filenames = ["./depthframes/" + f for f in listdir("./depthframes/")]
self._dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames).map(Dataset._parse)
@staticmethod
def _parse(filename):
img = DepthImage(filename)
return img.frame
class DepthImage:
def __init__(self, path):
self.rows, self.cols = 240, 320
self.f = open(path, 'rb')
self.frame = []
self.get_frame()
def _get_frame(self):
for row in range(self.rows):
tmp_row = []
for col in range(self.cols):
tmp_row.append([struct.unpack('i', self.f.read(4))[0], ])
tmp_row = [[0, ] if math.isnan(i[0]) else list(map(int, i)) for i in tmp_row]
self.frame.append(tmp_row)
def get_frame(self):
self._get_frame()
self.frame = tf.convert_to_tensor(np.array(self.frame).reshape(240, 320))
if __name__ == "__main__":
Dataset()
我的错误如下:
File "C:/Users/gcper/Code/STEM/msrdailyact3d.py", line 23, in __init__
self.f = open(path, 'rb')
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not Tensor
答案 0 :(得分:0)
按照@kvsih的建议,以下解决方案有效。
self._dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)\
.map(lambda name: tf.py_func(self._parse, [name], tf.int32))
此外,get_frame
无法返回张量。 self._parse
必须返回上面的lambda中定义的tf.int32
。以下代码替换了get_frame
def get_frame(self):
self._get_frame()
self.frame = np.array(self.frame).reshape(240, 320)