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。
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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