Python读取及保存mat文件的注意事项说明

Python读取及保存mat文件

在说明python读取mat文件之前需要强调2点：

读取的时候需要注意读出来的shape是什么样的，是否符合自己的预期，如果shape不是自己预期的那样，就需要用np.transpose(mat, [x, x, x])进行修正。

读取的时候需要注意取值范围，也就是最大值，因为在作为训练数据的时候需要首先进行归一化（避免无法收敛），而不同的mat文件的最大值是不一样的，有0-1、0-255、0-212、0-216。

python实现mat文件的读取主要有3个函数：

import scipy.io as io
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = io.loadmat(imgpath)['rad']

import h5py
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = h5py.File(imgpath, 'r')['rad']

import hdf5storage as hdf5
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = hdf5.loadmat(imgpath)['rad']

这里推荐使用第三种，也就是使用hdf5storage库进行读取，原因在于前两种与保存该mat文件时所用matlab的版本有关（7.3），也就是说一个mat文件要么能用scipy.io读，要么能用h5py能读。

而hdf5storage就不存在这个问题，一般的mat文件都能读取。

再就是使用不同函数读取时的shape不一致，容易搞乱，使用hdf5storage读取的shape和cv2.imread()读取RGB时的shape一致，方便处理。

python实现mat文件的保存同样建议使用hdf5storage（好像scipy也可）：

hdf5storage.savemat(r"output\balloons_ms.mat", {'cube': mat}, format='7.3')
hdf5storage.savemat(r"output\balloons_ms.mat", {'rgb': rgb}, format='7.3')

使用hdf5storage保存时mat的shape是什么样的，用它读出来也就是什么样的，比较方便。

所以建议读取和保存都使用hdf5storage。

Python读取嵌套.mat文件

从网上下载的数据集可能是保存为.mat文件的，保存着很多图片

我们先来看一下本次实验所需要的.mat文件，主要结构体为dataset，包含3个字段，分别是train，test，mapping

其中test是11的

train和test下分别还有三个字段，分别是images,labels,writers

其中test下的labels是208001的

1.首先我们先加载对应的模块，并用这个模块加载对应的.mat文件

from scipy.io import loadmat
X = loadmat(r"letters.mat")

注：这里的路径需要修改

2.然后读取结构体dataset

data_all = X['dataset'] 

3.读取结构体下test下三个字段

#此处仅读取嵌套结构体下的test，还不是存储的数据
data = data_all[0,0]['test']
print('data.shape',data.shape)
 

#此处读取真正存储数据
data_labels = data[0,0]['labels']
print('data_labels.shape',data_labels.shape)

结果为：

证明正确读取嵌套结构体的.mat文件

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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