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这篇文章给大家分享的是有关TensorFLow如何从文件读取图片的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
1.使用gfile读图片，decode输出是Tensor，eval后是ndarray
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
print(tf.__version__)
image_raw = tf.gfile.FastGFile('test/a.jpg','rb').read() #bytes
img = tf.image.decode_jpeg(image_raw) #Tensor
#img2 = tf.image.convert_image_dtype(img, dtype = tf.uint8)
with tf.Session() as sess:
print(type(image_raw)) # bytes
print(type(img)) # Tensor
#print(type(img2))
print(type(img.eval())) # ndarray !!!
print(img.eval().shape)
print(img.eval().dtype)
# print(type(img2.eval()))
# print(img2.eval().shape)
# print(img2.eval().dtype)
plt.figure(1)
plt.imshow(img.eval())
plt.show()输出为：
1.3.0
(666, 1000, 3)
uint8
图片显示（略）
2.使用WholeFileReader输入queue，decode输出是Tensor，eval后是ndarray
import tensorflow as tf
import os
import matplotlib.pyplot as plt
def file_name(file_dir): #来自https://www.jb51.net/article/134543.htm
for root, dirs, files in os.walk(file_dir): #模块os中的walk()函数遍历文件夹下所有的文件
print(root) #当前目录路径
print(dirs) #当前路径下所有子目录
print(files) #当前路径下所有非目录子文件
def file_name2(file_dir): #特定类型的文件
L=[]
for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
for file in files:
if os.path.splitext(file)[1] == '.jpg':
L.append(os.path.join(root, file))
return L
path = file_name2('test')
#以下参考https://www.jb51.net/article/134547.htm (十图详解TensorFlow数据读取机制)
#path3 = tf.train.match_filenames_once(path)
file_queue = tf.train.string_input_producer(path, shuffle=True, num_epochs=2) #创建输入队列
image_reader = tf.WholeFileReader()
key, image = image_reader.read(file_queue)
image = tf.image.decode_jpeg(image)
with tf.Session() as sess:
# coord = tf.train.Coordinator() #协同启动的线程
# threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) #启动线程运行队列
# coord.request_stop() #停止所有的线程
# coord.join(threads)
tf.local_variables_initializer().run()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
#print (type(image))
#print (type(image.eval()))
#print(image.eval().shape)
for _ in path+path:
plt.figure
plt.imshow(image.eval())
plt.show()3.使用read_file，decode输出是Tensor，eval后是ndarray
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
print(tf.__version__)
image_value = tf.read_file('test/a.jpg')
img = tf.image.decode_jpeg(image_value, channels=3)
with tf.Session() as sess:
print(type(image_value)) # bytes
print(type(img)) # Tensor
#print(type(img2))
print(type(img.eval())) # ndarray !!!
print(img.eval().shape)
print(img.eval().dtype)
# print(type(img2.eval()))
# print(img2.eval().shape)
# print(img2.eval().dtype)
plt.figure(1)
plt.imshow(img.eval())
plt.show()输出是：
1.3.0
(666, 1000, 3)
uint8
显示图片（略）
感谢各位的阅读！关于“TensorFLow如何从文件读取图片”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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