Python读取图片的方法详解

dir(torch)

dir(torch.AVG)

help(torch.AVG.AVG) 

from PIL import Image
#选择图像路径
#注意：在复制图像路径后，在windows环境下，需要将\变为\\
img_path="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\0013035.jpg"
#打开并标识给定的图像文件。
#image.open()是一个懒惰的操作；此函数可识别文件，但文件保持打开状态，直到尝试处理数据(或调用load()方法)，才会从文件中读取实际图像数据。
img=image.open(img_path)
#输出图像大小
print(img.size)
#打开图像(指的是直接根据该地址打开一个窗口显示这个图像)
img.show()

path="hymenoptera_data\hymenoptera_data\train"
print(path)
'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data    rain
'''

path="hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
print(path)
'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data\train
'''

import os
path1="hymenoptera_data\hymenoptera_data"
path2="train"
path=os.path.join(path1,path2)
print(path)
'''
[Run]
hymenoptera_data\hymenoptera_data\train
'''

import os
path="hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants"
path_list=os.listdir(path)
print(path_list)
'''
[Run]
['0013035.jpg', '5650366_e22b7e1065.jpg', '6240329_72c01e663e.jpg']
'''

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os
class MyData(Dataset):
    #参数说明：
    #root_dir:数据集的路径，如"E:\Desktop\hymenoptera_data\hymenoptera_data\train"(最好还是都加上\\，像其中的\train由于\t的存在会导致错误)
    #label_dir:数据的标签，如"ants"
    def __init__(self,root_dir,label_dir):
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir
        # 使用os.path.join的方法是为了避免\和\\错误的问题
        # self.path='E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train\\ants'
        self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
        #将文件夹内所有图片的地址变成一个列表，并按先后顺序排列
        self.img_path=os.listdir(self.path)
    #输入：图像对应的索引
    #返回：idx索引对应的打开并标识过后的图像文件img；图像对应的标签label
    def __getitem__(self,idx):
        img_name=self.img_path[idx]    #根据索引idx，读取列表self.img_path中的图像名称
        img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)   #读取该索引对应图像的存储路径
        img=Image.open(img_item_path)  #打开并标识给定的图像文件
        label=self.label_dir    #label=数据标签,在该数据集中为ant或bee
        return img,label
    #返回图像数据集的长度，也就是说所读取的数据集中有多少张图片
    def __len__(self):
        return len(self.img_path)
root_dir="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
bees_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
img,label=ants_dataset[0]
print(img,label)   #根据索引，获取标识过后的图像img，以及对应的标签
img.show()         #显示对应索引的图像
train_dataset=ants_dataset+bees_dataset    #将两个数据集进行拼接
print(len(ants_dataset),len(bees_dataset),len(train_dataset))

import os
root_dir="E:\\Desktop\\hymenoptera_data\\hymenoptera_data\\train"
target_dir="ants"
img_path=os.listdir(os.path.join(root_dir,target_dir))  #将target_dir文件夹中的图片名称存到img_path的列表中
label=target_dir  #标签为target_dir(根据实际情况读取标签)
out_dir="ants_label"   #输出图片的地址
for i in img_path:  #遍历每一张图片的名字
    file_name=i.split(".jpg")[0]   #除去.jpg后缀，取出图片名字
    with open(os.path.join(root_dir,out_dir,"{}.txt".format(file_name)),'w') as f:   #以图片名命名.txt文件
        f.write(label)  #将相应图片的标签，写入.txt文件中