.npy文件的保存与加载
1 import os 2 import numpy as np 3 import cv2 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from PIL import Image 6 def create_train_data(data_path,file_path,image_rows,image_cols): 7 train_data_path = os.path.join(data_path, file_path) 8 images = os.listdir(train_data_path) 9 image_sorted=sorted(images,key=lambda i:int(i.split('t')[1].split('.')[0])) 10 imgs=[] 11 i = 0 12 print('-'*30) 13 print('Creating training images...') 14 print('-'*30) 15 for image_name in image_sorted: 16 if 'mask' in image_name: 17 continue 18 #image_mask_name = image_name.split('.')[0] + '_mask.tif'#分离得到点之前的内容，即文件名 19 20 img = cv2.imread(os.path.join(train_data_path,image_name),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#注意，opencv读取的路径不能含有中文名 21 img=cv2.resize(img,(image_rows,image_cols)) 22 img=np.reshape(img,img.shape+(1,))#（32,32,1） 23 imgs.append(img) 24 imgs_arr=np.array(imgs) 25 # plt.imshow(imgs_arr[10].squeeze()) 26 # plt.show() 27 print(imgs_arr.shape) 28 print('Loading done.') 29 np.save(r'G:\data\imgs_arr_train.npy', imgs_arr) 30 #np.save('imgs_mask_train.npy', imgs_mask) 31 print('Saving to .npy files done.') 32 def load_train_data(): 33 imgs_train = np.load('imgs_train.npy') 34 imgs_mask_train = np.load('imgs_mask_train.npy') 35 return imgs_train, imgs_mask_train 36 if __name__=='__main__': 37 create_train_data('G:\\data','mnist_test',32,32)
注意，在此期间有几个小问题需要注意
1.在使用cv2.imread（）的时候路径中不能出现中文路径否则会报错TypeError: Image data cannot be converted to float，但是使用PIL.Image.open()读取的时候路径可以为中文路径
2..split()的用法，以指定字符为分隔符，将原始的字符串分割成列表
3.os.rename(old_path，new_path)是替换路径，os.renames（）是既可以替换路径，也可以替换文件名，但是需要指出的是需要给定新命名的文件的路径
1 rename 2 for img_old in img_path: 3 img_new='t'+img_old.split('.')[0]+'.jpg' 4 os.chdir(path)#切换至当前路径，即将rename之后的文件保存在当前路径下，如#不切换，则需要定义保存路径 5 os.renames(img_old,img_new)
