参考博客——tensorflow-TFRecord 文件详解
1. 生成tfrecord文件
代码
#1.创建tfrecord对象tf_record=tf.python_io.TFRecordWriter(tf_record_name)tf.train.Int64List(value=list_data)tf.train.FloatList( )tf.train.BytesList()tf.train.Feature(int64_list=)tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList())tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList())tf.train.Features(feature=dict_data)ut = tf.train.Features(feature={"suibian": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[1, 2, 4])),"a":tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[5., 7.]))})example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(...))#2. 写入example对象序列化后的结果tfrecord_writer.write(example.SerializeToString())
2. 读取tfrecord文件
从文件读取有 3 大步骤
生成读取器，不同类型的文件有对应的读取器
把文件名列表生成队列
用读取器的 read 方法读取队列中的文件
3 代码
3.1dataset_to_tfrecord.py
import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport tensorflow as tffrom dataset_config import DIRECTORY_ANNOTATIONS,DIRECTORY_IMAGES,NUM_IMAGES_TFRECORD,labels_to_classfrom utils.data_process_util import int64_feature,float_feature,bytes_featuredef _convert_to_example(img,img_shape,labels,trunacted,difficult,bndbox_size):'''将一张图片使用example，转换成protobuffer 格式:param img::param img_shape::param labels::param trunacted::param difficult::param bndbox_size::return:'''# 为了转换需求，bbox由单个obj的四个位置值，# 转变成四个位置的单独列表# 即：[[12,120,330,333],[50,60,100,200]]————>[[12,50],[120,60],[330,100],[333,200]]ymin=[]xmin=[]ymax=[]xmax=[]for b in bndbox_size:ymin.append(b[0])xmin.append(b[1])ymax.append(b[2])xmax.append(b[3])img_format = b'JPEG'print(type(labels))for i,label in enumerate(labels):labels[i]=labels_to_class[label]print('trunacted:',trunacted,type(trunacted),len(trunacted))example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'image/height':int64_feature(img_shape[0]),'image/width':int64_feature(img_shape[1]),'image/channels':int64_feature(img_shape[2]),'image/shape':int64_feature(img_shape),'image/object/bbox/xmin':float_feature(xmin),'image/object/bbox/ymin':float_feature(ymin),'image/object/bbox/xmax':float_feature(xmax),'image/object/bbox/ymax':float_feature(ymax),'image/object/bbox/label_text':int64_feature(labels),# 'image/object/bbox/trunacted':bytes_feature(trunacted),# 'image/object/bbox/difficult':bytes_feature(difficult),'image/object/bbox/format':bytes_feature(img_format),'image/object/bbox/data':bytes_feature(img)# 读取的图像值}))print(img_format)return exampledef _process_image(dataset_dir,img_name):'''读取图像和xml文件:param dataset_dir::param img_name::return:'''#1.读取图像#图像路径img_path = os.path.join(dataset_dir,DIRECTORY_IMAGES,img_name+'.jpg')img = tf.gfile.FastGFile(img_path,'rb').read()#tensorflow读取图像#2.读取xml#xml路径xml_path =os.path.join(dataset_dir,DIRECTORY_ANNOTATIONS,img_name+'.xml')tree = ET.parse(xml_path)root = tree.getroot()#获取根节点，'annotation'标签# 2.1获取图像尺寸信息size = root.find('size')img_shape=[int(size.find('height').text),int(size.find('width').text),int(size.find('depth').text)]#2.2 获取bounding box 相关信息# bounding box可能有多个,用多个列表存储相关信息。labels = []trunacted=[]difficult = []bndbox_sizes=[]bboxes = root.findall('object')for obj in bboxes:label = obj.find('name').textif obj.find('trunacted'):trunacted.append(obj.find('trunacted').text)else:trunacted.append('0')if obj.find(''):difficult.append(obj.find('difficult').text)else:difficult.append(0)bndbox = obj.find('bndbox')bndbox_size=(float(bndbox.find('ymin').text)/img_shape[0],float(bndbox.find('xmin').text)/img_shape[1],float(bndbox.find('ymax').text)/img_shape[0],float(bndbox.find('xmax').text)/img_shape[1])labels.append(label)trunacted.append(trunacted)difficult.append(difficult)bndbox_sizes.append(bndbox_size)return img,img_shape,labels,trunacted,difficult,bndbox_sizesdef _add_to_tfrecord(dataset_dir,img_name,tfrecord_writer):'''读取图片和xml文件，保存成一个Example:param dataset_dir:根目录:param img_name:图像名称:param tfrecord_writer::return:'''#1.读取图片内容及相应的xml文件img, img_shape, labels, trunacted, difficult, bndbox_size=_process_image(dataset_dir,img_name)# return img,img_shape,labels,trunacted,difficult,bndbox_size#2.读取的内容封装成Example,example = _convert_to_example(img, img_shape, labels, trunacted, difficult, bndbox_size)#3.Example序列化结果写入指定tfrecord文件tfrecord_writer.write(example.SerializeToString())def _get_output_tfrecord_name(output_dir,name,fdx):""":param output_dir::param name::param fdx:第几个tfrecord文件:return:"""return os.path.join(output_dir,name,'%06d'%fdx+'.tfrecord')def read_tfrecord():slim = tf.contrib.slimdataset = slim.dataset#第一个参数，文件路径file_pattern = os.path.join('tf_records\data','*.record')#第二个参数reader = tf.TFRecordReader# file_pattern = '%s-* ' # 前面保存的tfrecord文件的文件名类似于“train-00001-of-00004.tfrecord”# file_pattern = os.path.join(dataset_dir, file_pattern % split_name) # dataset_dir即前面保存的tfrecord文件的路径# 使用slim中的函数tf.FixedLenFeature将tfrecord的example反序列化成存储之前的格式，# 字符串格式的用''表示，整型格式的用0表示，其他确定的信息还原为原来的形式，如'jpeg'，'png'keys_to_features = {'image/object/bbox/data': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=''),'image/object/bbox/format': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='jpeg'),'image/height': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0),'image/width': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0),'image/object/bbox/label_text': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0)}# 将反序列化的数据重组为更适合网络读入的格式items_to_handlers = {'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image/object/bbox/data',format_key='image/object/bbox/format',channels=3),# 'image_name': tfexample_decoder.Tensor('image/filename'),'height': slim.tfexample_decoder.Tensor('image/height'),'width': slim.tfexample_decoder.Tensor('image/width'),# 'labels_class': tfexample_decoder.Image(#image_key='image/segmentation/class/encoded',#format_key='image/segmentation/class/format',#channels=1)}# 解码器进行解码，定义一个解码器对象，保存到dataset中# 第三个参数decoderdecoder = slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(keys_to_features, items_to_handlers)# 返回由tfrecord信息所得到的数据集dataset，dataset对象定义了数据集的文件位置，解码方式等元信息dataset = dataset.Dataset(data_sources=file_pattern, # tfrecord路径reader=tf.TFRecordReader, # 读取tfrecord文件的方式decoder=decoder, # 解码tfrecord文件的方式num_samples=1464, # PASCAL-VOC数据集训练样本数items_to_descriptions={# 样本集图像和标签描述'image': 'A color image of varying height and width.','labels_class': ('A semantic segmentation label whose size matches image.''Its values range from 0 (background) to num_classes.')},num_classes = 3, # 数据集包含类别数（20个前景类别和1个背景类别）multi_label = True) # 多标签（具体我也不太清楚）dataset_data_provider = slim.dataset_data_providerprefetch_queue = slim.prefetch_queue# 创建一个DatasetDataProvider类的对象data_provider，根据dataset和其他的一些已知信息读取数据。data_provider = dataset_data_provider.DatasetDataProvider(dataset,num_readers=1,num_epochs=None,shuffle=True)# 通过调用data_provider对象的get实例函数能够根据data_provider中给出的信息解读tfrecord文件，生成图像和标签和图像文件名image, height, width = data_provider.get(['image', 'height', 'width'])# image_name, = data_provider.get(['image_name'])# label = data_provider.get(['label'])# 图像预处理过程，这里具体的处理过程与本文主题无关，因此省略具体的处理过程return image, height, widthdef run(dataset_dir,output_dir,name='data'):"""运行转换代码逻辑。存入多个tfrecord文件，每个文件固定N个样本:param dataset_dir:数据集目录，包含annotations,jpeg文件夹:param output_dir:tfrecords存储目录:param name:数据集名字，指定名字以及train or test:return:"""# 1. 判断数据集目录是否存在，创建一个目录if tf.gfile.Exists(dataset_dir):tf.gfile.MakeDirs(dataset_dir)# 输出路径需要已存在# if tf.gfile.Exists(output_dir):#tf.gfile.MakeDirs(output_dir)# 2. 读取某个文件夹下的所有文件名字列表dir_path = os.path.join(dataset_dir,DIRECTORY_ANNOTATIONS)files_path = sorted(os.listdir(dir_path))print(files_path)# 3. 循环名字列表，# 每200(NUM_IMAGES_TFRECORD)个图片及xml文件存储到一个tfrecord文件中num = len(files_path)i = 0fdx = 0while i < num:tf_record_name = _get_output_tfrecord_name(output_dir,name,fdx)with tf.python_io.TFRecordWriter(tf_record_name) as tf_record_writer:j = 0while i<num and j < NUM_IMAGES_TFRECORD:xml_path = files_path[i]img_name = xml_path.split('.')[0]#每个图像构建一个Example,保存到tf_record_name中_add_to_tfrecord(dataset_dir,img_name,tf_record_writer)j += 1i += 1fdx += 1print('fdx',fdx)print('数据集%s转换成功'%(dataset_dir))
3.2 tfrecord文件读取
def read_tfrecord():slim = tf.contrib.slimdataset = slim.dataset#第一个参数，文件路径file_pattern = os.path.join('tf_records\data','*.tfrecord')#第二个参数reader = tf.TFRecordReader# file_pattern = '%s-* ' # 前面保存的tfrecord文件的文件名类似于“train-00001-of-00004.tfrecord”# file_pattern = os.path.join(dataset_dir, file_pattern % split_name) # dataset_dir即前面保存的tfrecord文件的路径# 使用slim中的函数tf.FixedLenFeature将tfrecord的example反序列化成存储之前的格式，# 字符串格式的用''表示，整型格式的用0表示，其他确定的信息还原为原来的形式，如'jpeg'，'png'keys_to_features = {'image/object/bbox/data': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=''),'image/object/bbox/format': tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='jpeg'),'image/height': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0),'image/width': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0),'image/object/bbox/label_text': tf.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=0)}# 将反序列化的数据重组为更适合网络读入的格式items_to_handlers = {'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image/object/bbox/data',format_key='image/object/bbox/format',channels=3),# 'image_name': tfexample_decoder.Tensor('image/filename'),'height': slim.tfexample_decoder.Tensor('image/height'),'width': slim.tfexample_decoder.Tensor('image/width'),# 'labels_class': tfexample_decoder.Image(#image_key='image/segmentation/class/encoded',#format_key='image/segmentation/class/format',#channels=1)}# 解码器进行解码，定义一个解码器对象，保存到dataset中# 第三个参数decoderdecoder = slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(keys_to_features, items_to_handlers)# 返回由tfrecord信息所得到的数据集dataset，dataset对象定义了数据集的文件位置，解码方式等元信息dataset = dataset.Dataset(data_sources=file_pattern, # tfrecord路径reader=tf.TFRecordReader, # 读取tfrecord文件的方式decoder=decoder, # 解码tfrecord文件的方式num_samples=1464, # PASCAL-VOC数据集训练样本数items_to_descriptions={# 样本集图像和标签描述'image': 'A color image of varying height and width.','labels_class': ('A semantic segmentation label whose size matches image.''Its values range from 0 (background) to num_classes.')},num_classes = 3, # 数据集包含类别数（20个前景类别和1个背景类别）multi_label = True) # 多标签（具体我也不太清楚）dataset_data_provider = slim.dataset_data_providerprefetch_queue = slim.prefetch_queue# 创建一个DatasetDataProvider类的对象data_provider，根据dataset和其他的一些已知信息读取数据。data_provider = dataset_data_provider.DatasetDataProvider(dataset,num_readers=1,num_epochs=None,shuffle=True)# 通过调用data_provider对象的get实例函数能够根据data_provider中给出的信息解读tfrecord文件，生成图像和标签和图像文件名image, height, width = data_provider.get(['image', 'height', 'width'])# image_name, = data_provider.get(['image_name'])# label = data_provider.get(['label'])# 图像预处理过程，这里具体的处理过程与本文主题无关，因此省略具体的处理过程return image, height, width
