• 大小: 2KB
    文件类型: .py
    金币: 2
    下载: 1 次
    发布日期: 2021-06-18
  • 语言: Python
  • 标签: Python  图像处理  

资源简介

在做深度学习时,如果样本量不够,可以采取对图片做随机裁剪,翻转等一系列调整,增加样本量。这个程序可以实现对文件夹中的图片做批处理,你要做的只是修改路径。

资源截图

代码片段和文件信息

import tensorflow as tf
import os
import random
import numpy as np
from scipy import misc

source_file = “D:“  # 原始文件地址
target_file = “D:“  # 修改后的文件地址
num = 5  # 产生图片次数

if not os.path.exists(target_file):  # 如果不存在target_file,则创造一个
    os.makedirs(target_file)

file_list = os.listdir(source_file)  # 读取原始文件的路径
#print(len(file_list))
tf.set_random_seed(666)
for n in range(1000):
    image_raw_data = tf.gfile.FastGFile(source_file + file_list[n] “rb“).read()
    with tf.Session() as sess:
        #a = 1000
            #a = random.randint(1 max_random)  # 随机数字区间
            #  # 读取图片
            print(“正在处理第“n“张图片:“file_list[n])
            image_data = tf.image.decode_image(image_raw_data channels=3)
            for i 

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