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在學習tensorflow的過程中,有一個問題,tensorflow在訓練的過程中讀取的是二進制圖像數據庫文件,而不是圖像文件,因此
在進行訓練、測試之前需要將圖像文件轉換為二進制格式。
下面是我在ubuntu中使用python+OpenCV讀取圖像并轉換為二進制格式文件的代碼。
#coding=utf-8 ''' Created on 2016年3月24日 使用Opencv讀取圖像將其保存為二進制格式文件,再讀取該二進制文件,轉換為圖像進行顯示 @author: hanchao ''' import cv2 import numpy as np import struct image = cv2.imread("test.jpg") #imageClone = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],1),np.uint8) #image.shape[0]為rows #image.shape[1]為cols #image.shape[2]為channels #image.shape = (480,640,3) rows = image.shape[0] cols = image.shape[1] channels = image.shape[2] #把圖像轉換為二進制文件 #python寫二進制文件,f = open('name','wb') #只有wb才是寫二進制文件 fileSave = open('patch.bin','wb') for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): fileSave.write(image[step,step2,2]) for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): fileSave.write(image[step,step2,1]) for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): fileSave.write(image[step,step2,0]) fileSave.close() #把二進制轉換為圖像并顯示 #python讀取二進制文件,用rb #f.read(n)中n是需要讀取的字節數,讀取后需要進行解碼,使用struct.unpack("B",fileReader.read(1))函數 #其中“B”為無符號整數,占一個字節,“b”為有符號整數,占1個字節 #“c”為char類型,占一個字節 #“i”為int類型,占四個字節,I為有符號整形,占4個字節 #“h”、“H”為short類型,占四個字節,分別對應有符號、無符號 #“l”、“L”為long類型,占四個字節,分別對應有符號、無符號 fileReader = open('patch.bin','rb') imageRead = np.zeros(image.shape,np.uint8) for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): a = struct.unpack("B",fileReader.read(1)) imageRead[step,step2,2] = a[0] for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): a = struct.unpack("b",fileReader.read(1)) imageRead[step,step2,1] = a[0] for step in range(0,rows): for step2 in range(0,cols): a = struct.unpack("b",fileReader.read(1)) imageRead[step,step2,0] = a[0] fileReader.close() cv2.imshow("source",image) cv2.imshow("read",imageRead) cv2.waitKey(0)
以上這篇Python+OpenCV實現將圖像轉換為二進制格式就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持億速云。
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