如何将CIFAR-10数据集转化为图片

如何将CIFAR-10数据集转化为图片

简单记录一下CIFAR-10数据集转图片的过程

1.首先在官网下载CIFAR-10数据集

官网下载
得到文件如下

2.想把他转化为jpg图片，从网上得到代码如下

 # -*- coding: utf-8 -*-
from scipy.misc import imsave
import numpy as np
import pickle

# 解压缩，返回解压后的字典
def unpickle(file):
    fo = open(file, 'rb')
    dict = pickle.load(fo, encoding='latin1')
    fo.close()
    return dict

# 生成训练集图片，如果需要png格式，只需要改图片后缀名即可。
for j in range(1, 6):
    dataName = "data_batch_" + str(j)  # 读取当前目录下的data_batch12345文件，dataName其实也是data_batch文件的路径，本文和脚本文件在同一目录下。
    Xtr = unpickle(dataName)
    print(dataName + " is loading...")

    for i in range(0, 10000):
        img = np.reshape(Xtr['data'][i], (3, 32, 32))  # Xtr['data']为图片二进制数据
        img = img.transpose(1, 2, 0)  # 读取image
        picName = 'train/' + str(Xtr['labels'][i]) + '_' + str(i + (j - 1)*10000) + '.jpg'  # Xtr['labels']为图片的标签，值范围0-9，本文中，train文件夹需要存在，并与脚本文件在同一目录下。
        imsave(picName, img)
    print(dataName + " loaded.")

print("test_batch is loading...")

# 生成测试集图片
testXtr = unpickle("test_batch")
for i in range(0, 10000):
    img = np.reshape(testXtr['data'][i], (3, 32, 32))
    img = img.transpose(1, 2, 0)
    picName = 'test/' + str(testXtr['labels'][i]) + '_' + str(i) + '.jpg'
    imsave(picName, img)
print("test_batch loaded.")

结果报错

ImportError: cannot import name 'imsave' from 'scipy.misc'

分析：原来是新版本imsave已经被弃用了

解决方法
把from scipy.misc import imsave换成import imageio

把save换成imageio.imwrite

3.改正后完整代码

 # -*- coding: utf-8 -*-
# from scipy.misc import imsave
import numpy as np
import pickle
import imageio
import os

trainDir = "train"
testDir = "test"
if not os.path.exists(trainDir):
    os.makedirs(trainDir)
if not os.path.exists(testDir):
    os.makedirs(testDir)
# 解压缩，返回解压后的字典
def unpickle(file):
    fo = open(file, 'rb')
    dict = pickle.load(fo, encoding='latin1')
    fo.close()
    return dict

# 生成训练集图片，如果需要png格式，只需要改图片后缀名即可。
for j in range(1, 6):
    dataName = "cifar-10-batches-py\data_batch_" + str(j)  # 读取当前目录下的data_batch12345文件，dataName其实也是data_batch文件的路径，本文和脚本文件在同一目录下。
    Xtr = unpickle(dataName)
    print(dataName + " is loading...")

    for i in range(0, 10000):
        img = np.reshape(Xtr['data'][i], (3, 32, 32))  # Xtr['data']为图片二进制数据
        img = img.transpose(1, 2, 0)  # 读取image
        picName = 'train/' + str(Xtr['labels'][i]) + '_' + str(i + (j - 1)*10000) + '.jpg'  # Xtr['labels']为图片的标签，值范围0-9，本文中，train文件夹需要存在，并与脚本文件在同一目录下。
        imageio.imwrite(picName, img)
    print(dataName + " loaded.")

print("test_batch is loading...")

# 生成测试集图片
testXtr = unpickle("cifar-10-batches-py\\test_batch")
for i in range(0, 10000):
    img = np.reshape(testXtr['data'][i], (3, 32, 32))
    img = img.transpose(1, 2, 0)
    picName = 'test/' + str(testXtr['labels'][i]) + '_' + str(i) + '.jpg'
    imageio.imwrite(picName, img)
print("test_batch loaded.")

到此over