tfrecord与图片格式互转_tfrecord文件怎么还原

tfrecord与image互转

image2tfrecord

将.jpg文件转换成tfrecord文件

jpg文件准备：

1、一个保存图片名字的txt

2、图像命名0572721/002.jpg，"/"之前是标签

"""
train_set.txt as    {0572721/002.jpg
                    3299616/053.jpg
                    0136797/307.jpg
                    0005109/289.jpg
                    4203692/019.jpg
                    ...}
"""
def main():
	dataset = parse_txt(train_txt) #从txt中得到图像名字
	labels = [x.strip().split('/')[0] for x in dataset] #图像"/"之前是标签
	labels_set = set(labels) 
	classes_table = {x:y for y,x in enumerate(labels_set)} #存储是label1：0，label2：1，...
	writer = tf.io.TFRecordWriter(TrainTFPath) #存储到TrainTFPath，Path精确到了.tfrecord
	print("saving train dataset")

	for img_path in tqdm.tqdm(dataset):
    	tf_example = build_example(img_path,classes_table) #根据自己设置的格式转成tfrecord
    	writer.write(tf_example.SerializeToString()) #写入tfrecord文件
	writer.close()
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设置tfrecord格式

def build_example(img_path,classes_table):
    image_path = os.path.join(SetPath,img_path) #只精确到了jpg上一个文件夹
    b_image = open(image_path,'rb').read()
    label = classes_table[img_path.split("/")[0]] #image_path[0]就是class_label中的label

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'image/encoded': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b_image])),
        'image/label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label]))
    })) #设置tfrecord格式imagecode+label
    return example
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最后得到tfrecord就是imagecode+label
使用tfrecord数据集时，这个dataloader就能直接送入训练模型

train_datasets = dataloader.load_tfrecord_dataset("./data/train.tfrecord")
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def load_tfrecord_dataset(tf_path): #利用这个函数可以直接将tfrecord加载到dataset中
    datasets = tf.data.TFRecordDataset(tf_path) #读取.tfrecord文件
    datasets = datasets.repeat() 
    #重复率dataset.repeat(num)，num为空表示无限重复下去，不设置则表示只重复一次
    
    return datasets.map(lambda x: parse_tfrecord(x)) #parse_tfrecord(x)是自己解码函数，这样读出来的数据才能用
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tfrecord2image

#解码tfrecod格式
IMAGE_FEATURE_MAP = {
    'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
}
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将tfrecord转成（image，label），label格式

def parse_tfrecord(single_record):
    x = tf.io.parse_single_example(single_record, IMAGE_FEATURE_MAP)#每次从tfrecord中取一条数据，并且是按tfrecord方式取
    
    x_train = tf.image.decode_jpeg(x['image/encoded'], channels=3) #解码成jpeg，返回tensor
    x_train = x_train/255 #编码成16进制
    y_train = tf.stack([tf.cast(x['image/label'], 'int32')])

    return (x_train, y_train), y_train
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如果我想进一步把解码出来的图片复原，将同一个label做一个文件夹，将jpg文件放到这个文件夹下，这样pytorch的ImageFloder就可以直接用这个文件；

#解码成jpeg，返回tensor[height,width,channels]
tf.image.decode_jpeg(x['image/encoded'], channels=3) 
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现在我们用的代码是tensorflow v1，因为v2代码会出现如下的错误

Tensor.graph is meaningless when eager execution is enabled
#2.0为了更安全，有一个默认的eager execution is enable by default
#tensorflow的Eager Execution是一种命令式变成环境，可立即评估运算，无需构建计算图
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首先根据我们编码tfrecord方式解码

IMAGE_FEATURE_MAP = {
    'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
}

def parse_tfrecord(single_record):
    x = tf.io.parse_single_example(single_record, IMAGE_FEATURE_MAP)
    image=tf.image.decode_jpeg(x['image/encoded'], channels=3) #image格式[height,width,channels]
    label=tf.cast(x['image/label'], tf.int64) #label格式int
    return label, image
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然后我们读入tfrecord文件，将其保存为image

def tfrecord2image(path_res):
    data_root = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd()))
    # print('tfrecords_files to be transformed:', path_res)
    data = tf.data.TFRecordDataset(path_res) #将tfrecord读入到TFRecordDataset中

    data = data.map(parse_tfrecord) #设置读tfrecord方式

    iterator = data.make_one_shot_iterator() #利用迭代器一条一条读tfrecord数据
    
    labels, images = iterator.get_next()#读取下一条记录

    with tf.Session() as sess: #多线程
        # start multi-threads
        sess.run(tf.local_variables_initializer())
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
        i=0
        while not coord.should_stop():
            try:
                label, img = sess.run([labels, images]) #这是我们解码得到的label,image
            except tf.errors.OutOfRangeError:
                print("Turn to next folder.")
                break
        
            image_path = os.path.join(data_root, "train", str(label)) #得到图片存储路径
            floder = os.path.exists(image_path)
            if not floder:
                os.mkdir(image_path) #新建以label为名的文件夹
           
            img=tf.image.encode_jpeg(img,format="rgb") #将[height,width,channels]转成type为string的向量
            i+=1 #为了改变图片存储名字
            with tf.gfile.GFile(image_path + '/' + '{}.jpeg'.format(i), 'wb') as f:
                f.write(img.eval()) #将image写入该文件

        print("----------transform is finished.----------")
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)
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tf部分函数

中间涉及的部分函数

tf.TFRecordReader.read(queue,name=None)
#返回读取器生成的下一个记录（key，value）对，key、value都是字符串向量
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tf.cast(x, dtype, name=None)
#将x转换成dtype
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tf.io.decode_raw(input_bytes, out_type,  little_endian=True, fixed_length=None, name=None)
#将输入翻译成一系列bytes，然后转化成out_type,out_type:tf.half, tf.float32, tf.float64, tf.int32, tf.uint16, tf.uint8, tf.int16, tf.int8, tf.int64
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tf.io.FixedLenFeature(shape, dtype, default_value=None)
#用于解析固定长度输入要素的配置，shape是输入数据形状，dtype是输入数据类型
#default_value:当输入缺失时，需要这个来填补否则报错

tf.stack(values, axis=0, name='stack')
#将秩为R的向量列表堆叠成一个秩为（R+1）的向量，沿axis维度打包，name是此操作的名称
#axis=0，（A，B，C）变为（N，A，B，C）
#axis=1，（A，B，C）变为（A，N，B，C）
#axis超过范围会报错

#将y转化为类似one-hot编码
tf.keras.utils.to_categorical(y, num_class, dtype)

#将三维向量输出为string type向量
tf.iamge.encode_jpeg(
    image, #3维向量[height,width,channels]
    format=None, #覆盖编码输出的颜色格式，"rgb"channels=3/""/"grayscale"channels=1
    quality=None,
    progressive=None,
    optimize_size=None,
    chroma_downsampling=None,
    density_unit=None,
    x_density=None,
    y_density=None,
    xmp_metadata=None,
    name=None
)

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tf.data

tf.data.TFRecordDataset支持tf.data能以序列化的方式呈现，专门读取tfrecord格式数据集；

#读取tfrecord文件，filenames变量可以是a string, a list of strings, or a tf.Tensor of strings.
dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames = [fsns_test_file])

raw_example = next(iter(dataset)) #一条一条读取tfrecord数据
parsed = tf.train.Example.FromString(raw_example.numpy()) #序列化例子

parsed.features.feature['image/text']#对tfrecord数据进行解码

#以func方式解码dataset一条数据
dataset.map(func)

#利用迭代器读数据
iterator=dataset.make_one_shot_iterator()
next_element=iterator.get_next()
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tf eager execution

tf v2默认开启eager execution。

eager模式是命令式编程，写好程序之后不需要编译就可以直接运行；

静态图模式就类似于c/c++的声明式变成，写好程序之后需要先编译，再运行；