内容简介：常用图像数据集原始数据(.png或.jpg格式)生成方法
在计算机视觉方面的工作，我们常常需要用到很多图像数据集．像ImageNet这样早已大名鼎鼎的数据集，我等的百十个Ｇ的硬盘容量怕是怎么也承载不下；本文中，将给出一些Hello world级的图像数据集生成方法，以及其他相关图像数据资源的整理．
本文的主要内容包括：
- MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100等.png或.jpg格式数据集的生成方法；
- 如何编写脚本生成图像数据，并更根据标签文件自动归类；
- 如何使用Digist工具生成这些数据集；
- .h5格式数据文件格式查看方式；
- 相关数据集的下载地址．
生成图像数据
MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100等数据在其官网都有相关的介绍，这里也给出相关的数据集的官方地址：
通过官网的介绍可以看出，官网给出的数据集大多都是二进制格式和一些python,matlab格式；有时候我们需要的是原始图像数据，这个时候我们就需要使用代码或者借助其他 工具 自己生成了．
代码生成的方式，在网上也有很多，但良莠不齐．大多需要自己根据官网给出的数据格式，自己更具格式特征生成原始数据，这里就不做具体介绍了，网上有很多．这里介绍一些比较简单快捷的方式，来帮助我们快速得到原始图像数据．
CIFAR-10 图像数据
这部分是我从 kaggle cifar-10 官网 提供的CIFAR-10数据集生成的，原始数据集（.png格式，比较符合我们的要求），但存在一个问题，所给的图片混乱的排列在train目录下，未按照原始10分类进行分类，但好在给出了trainLabels.csv类别映射文件；所以，我们需要解决的首要问题就是，根据这个映射文件自动分成10类别，并存放在10个文件目录下．
下边直接给出我的代码：
# coding: utf-8
import csv
import os
import shutil
import sys
# 获取文件名（除去后缀）
defgetImageFilePre(filename):
if filename.endswith(".png"):
temp = filename.split(".")
filePre = temp[0]
return filePre
# string 转 int
defstr2Int(stringValue):
return int(stringValue)
# int 转 string
defint2Str(intValue):
return str(intValue)
# 文件重命名
deffileRename(dirPath):
# 三个参数：分别返回
# 1.父目录
# 2.所有文件夹名字（不含路径）
# 3.所有文件名字
for parent, dirnames, filenames in os.walk(dirPath):
for dirname in dirnames: #输出文件夹信息
count = 1
newTmpPath = os.path.join(dirPath, dirname)
os.chdir(newTmpPath)
fileContents = os.listdir(newTmpPath)
for curFile in fileContents:
if curFile.endswith(".png"):
newName = dirname + "."+ int2Str(count) + ".png"
count = count + 1
shutil.move(curFile, newName)
print curFile + " -> " + newName + " ------> OK!"
defmain():
# 读取标签文件内容
csvfile = file('trainLabels.csv', 'rb')
reader = csv.reader(csvfile)
reader = list(reader) # 转化为list列表
# 读取目录下文件列表
dirPath = "F:\\xxxxx\\data_origin\\train_200"
os.chdir(dirPath)
dirContents = os.listdir(dirPath)
dirContents.sort(key=lambda x:int(x[:-4])) #按文件名排序
totalFiles = 50001
for num in range(1, totalFiles): # 0-199
labelContent = reader[num]
labelID = reader[num][0]
labelName = reader[num][1]
imageFilename = dirContents[num-1]
tmpFilePre = getImageFilePre(dirContents[num-1])
if str2Int(labelID) == str2Int(tmpFilePre):
print "labelID == filePre !!!"
baseDirPath = "F:\\xxxxx\\data_origin\\train_with_class"
new_dir_name = labelName
new_dir_path = os.path.join(baseDirPath, new_dir_name)
isExists = os.path.isdir(new_dir_path)
if not isExists:
os.makedirs(new_dir_path)
print new_dir_path + " 创建成功！"
else:
print new_dir_path + "目录已存在！"
shutil.copy(imageFilename, new_dir_path)
print ">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>"
csvfile.close()
rootPath = "F:\\xxxxx\\data_origin\\train_with_class"
fileRename(rootPath)
if __name__ == '__main__':
main()
这样，便分成了10个类别，并根据类别存放在不同的目录下，每一类别5000张图片；在我的Windows平台下耗时1.5个小时（包括文件重命名）才跑完，确实有点慢．下图为最终的结果图：
caffe图像化操作工具digits工具生成图像数据集
详细的使用方法可移步这篇博文： http://www.cnblogs.com/denny402/p/5136155.html
需要安装caffe和digits工具，使用工具可直接生成自动归类的图片数据，速度很快可以一试．
.h5文件结构查看器
在做卷积神经网络的时候，我们经常需要保存.h5数据文件，但有时候我们需要利用这些.h5文件，比如在进行transfor Learning的时候，就需要根据.h5文件的格式进行层冻结．
除了自己用代码一窥.h5文件结构外，还有什么快捷的工具吗？有的，matlab就提供了现成的调用方法．文档地址在这里： http://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/h5disp.html
如，我们可以使用matlab命令查看vgg16模型的权重结构
>> h5disp('vgg16_weights.h5')
结果显示如下：
>> h5disp('vgg16_weights.h5')
HDF5 vgg16_weights.h5
Group '/'
Attributes:
'nb_layers': 37
Group '/layer_0'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_1'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x3x64
MaxSize: 3x3x3x64
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 64
MaxSize: 64
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_10'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_11'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x128x256
MaxSize: 3x3x128x256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 256
MaxSize: 256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_12'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_13'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x256x256
MaxSize: 3x3x256x256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 256
MaxSize: 256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_14'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_15'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x256x256
MaxSize: 3x3x256x256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 256
MaxSize: 256
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_16'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_17'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_18'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x256x512
MaxSize: 3x3x256x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_19'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_2'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_20'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x512x512
MaxSize: 3x3x512x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_21'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_22'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x512x512
MaxSize: 3x3x512x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_23'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_24'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_25'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x512x512
MaxSize: 3x3x512x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_26'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_27'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x512x512
MaxSize: 3x3x512x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_28'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_29'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x512x512
MaxSize: 3x3x512x512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 512
MaxSize: 512
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_3'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x64x64
MaxSize: 3x3x64x64
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 64
MaxSize: 64
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_30'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_31'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_32'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 4096x25088
MaxSize: 4096x25088
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 4096
MaxSize: 4096
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_33'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_34'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 4096x4096
MaxSize: 4096x4096
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 4096
MaxSize: 4096
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_35'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_36'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 1000x4096
MaxSize: 1000x4096
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 1000
MaxSize: 1000
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_4'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_5'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_6'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x64x128
MaxSize: 3x3x64x128
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 128
MaxSize: 128
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_7'
Attributes:
'nb_params': 0
Group '/layer_8'
Attributes:
'nb_params': 2
Dataset 'param_0'
Size: 3x3x128x128
MaxSize: 3x3x128x128
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Dataset 'param_1'
Size: 128
MaxSize: 128
Datatype: H5T_IEEE_F32LE (single)
ChunkSize: []
Filters: none
FillValue: 0.000000
Group '/layer_9'
Attributes:
'nb_params': 0
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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Kotlin实战
【美】Dmitry Jemerov（德米特里·詹莫瑞福）、【美】 Svetlana Isakova（斯维特拉娜·伊凡诺沃） / 覃宇、罗丽、李思阳、蒋扬海 / 电子工业出版社 / 2017-8 / 89.00
《Kotlin 实战》将从语言的基本特性开始，逐渐覆盖其更多的高级特性，尤其注重讲解如何将 Koltin 集成到已有 Java 工程实践及其背后的原理。本书分为两个部分。第一部分讲解如何开始使用 Kotlin 现有的库和API，包括基本语法、扩展函数和扩展属性、数据类和伴生对象、lambda 表达式，以及数据类型系统（着重讲解了可空性和集合的概念）。第二部分教你如何使用 Kotlin 构建自己的 ......一起来看看 《Kotlin实战》 这本书的介绍吧!
