Tensorflow在处理数据时,经常加载图像数据,有的时候是直接读取文件,有的则是读取二进制文件,为了更好的理解Tensorflow数据处理模式,先简单讲解显示图片机制,就能更好掌握是否读取正确了. 一.结合opencv读取显示图片 1.变量 使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行显示 def showimage_variable_opencv(filename): image = cv2.imread(filename) # Create a T…

1.使用TensorFlow Retrain进行图片分类训练 https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/image_retraining/index.html#training-steps 2.使用Flask发布图片识别服务,接收POST上传的图片,并返回结果 https://github.com/ConorPai/PlantRecognitionWebAPI 3.使用效果…

回到上一篇文件的读取分这么几步: # 构造队列 # 1,构造图片文件的队列 file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist) # 构造阅读器 # 2,构造图片阅读器读取队列数据(按一张) reader = tf.WholeFileReader() # 读取文件然后解码 # 3, 读取图片数据并进行解码 key,value = reader.read(file_queue) image = tf.image.decode_jpeg(valu…

1.知识点 """ 1.图片读取流程与API: 1.构造图片文件队列 文件队列API: a)tf.train.string_input_producer(string_tensor,,shuffle=True) 将输出字符串(例如文件名)输入到管道队列 参数: string_tensor 含有文件名的1阶张量 num_epochs:过几遍数据,默认无限过数据 return:具有输出字符串的队列 2.构造图片阅读器 图像读取API:tf.WholeFileReader 图像读取…

我使用VS2013  Python3.5  TensorFlow 1.3  的开发环境 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte 在是使用Tensorflow读取图片文件的情况下,会出现这个报错 代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import mat…

TensorFlow提供了一些常用的图像处理接口,可以让我们方便的对图像数据进行操作,以下首先给出一段显示原始图片的代码,然后在此基础上,实践TensorFlow的不同API. 显示原始图片 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf raw_data = tf.gfile.FastGFile('./new.jpg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.im…

本文由云+社区发表 作者:[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得到各行各业的追捧,这背后来自于各种力量的推动,诸如深度学习算法的突破.硬件计算能力的提升.不断增长的大数据分析需求等.从2017年的迅猛发展,到2018年的持续火爆,国内外各个巨头公司如腾讯.阿里.百度.Google.微软.Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵,毫无疑问,这一技术未来将会深…

目录 准备验证码数据 保存为tfrecords文件 验证码训练 学习tensorflow有一段时间了,想做点东西来练一下手.为了更有意思点,下面将搭建一个简单的验证码识别系统. 准备验证码数据 下面将生成一万张四位英文字母的验证码,验证码的大小是100 * 30的图片,只包含大写的英文字母,并将目标值保存到csv文件. import random import pandas as pd from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def generat…

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字.图片的大小都为28*28,且数字都会出现在图片的正中间,如下图所示: 在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…