cifar10数据集（下载并读取、可视化显示、另存为图片）

2022-06-09 18:23:38

数据集简介

CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。 CIFAR-10 的图片样例如图所示。

  • 下面这幅图就是列举了10各类，每一类展示了随机的10张图片：

与 MNIST 数据集中目比， CIFAR-10 具有以下不同点：

  • CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像，而 MNIST 是灰度图像。
  • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32， 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28，比 MNIST 稍大。
  • 相比于手写字符， CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体，不仅噪声很大，而且物体的比例、 特征都不尽相同，这为识别带来很大困难。 直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差

数据集下载

官方下载地址：（共有三个版本：python，matlab，binary version 适用于C语言）

  • http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

  • http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz

  • http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

数据集目录结构

5个训练批次 + 1个测试批次，每一批10000张图片。

测试批次包含10000张图片，是由每一类图片随机抽取出1000张组成的集合。

训练批次是由剩下的50000张图片打乱顺序，然后随机分成5份，所以可能某个训练批次中10个种类的图片数量不是对等的，会出现一个类的图片数量比另一类多的情况

本地数据集导入

本文准备使用 TensorFlow 进行后续工作，并且想学习了解数据集的本质，所以没有选择傻瓜式导入！

TensorFlow 调用（傻瓜式，不采用！）

from tensorflow.keras.datasets import cifar10(x_train,y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

本地导入

import numpy as npimport cv2# 示例函数# def unpickle(file):# import pickle# with open(file, 'rb') as fo:# dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')# return dict# 打开cifar-10数据集文件目录def unpickle(file):import picklewith open("D:/projects/CIFAR-10/官方数据集/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/"+file, 'rb') as fo:dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')return dict

选取data_batch_1可视化其中一张图

#打开cifar-10文件的data_batch_1data_batch=unpickle("data_batch_1")# data_batch为字典，包含四个字典键：# b'batch_label' # b'labels' 标签# b'data'图片像素值# b'filenames'data_batch

打印可看到以下结果：

。。。（一共10000个标签，此处省略n个）

一批次的数据集中有4个字典键，我们需要用到的就是 数据标签 和 数据内容（10000×32×32×3，10000张32×32大小为rgb三通道的图片）

cifar_label=data_batch[b'labels']cifar_data=data_batch[b'data']#把字典的值转成array格式，方便操作cifar_label=np.array(cifar_label)print(cifar_label.shape)cifar_data=np.array(cifar_data)print(cifar_data.shape)

输出结果：

给 0-9 十个数字标签 手动打上文字标签

label_name=['airplane','automobile','brid','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']

这一步可以说是踩了很多坑了。。（才疏学浅，cv2的很多函数忘了）

注意事项以及重点：

  1. 导包 matplotlib.pyplot ，由于环境用的jupyter notebook，还要在里面能显示，还得加上 %matplotlib inline
  2. cifar_data[1]是长度为3072的数据，为数据集中第2张图片
  3. reshap() 函数参数-1的意思是一个未知量，将其他矩阵维度输入后会自动生成一个完整矩阵
  4. 数组的排序方式是依次按照 r,g,b 三通道，不是之前某个地方学到的b,g,r的顺序。。
  5. 最坑的地方以为cv2可以直接读取numpy数组，结果发现要归一化才能读！！！

# 拿第2个图片的np矩阵举例，将rgb矩阵转换为可显示图片import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimage = cifar_data[1]# 分离出r,g,b：3*1024image = image.reshape(-1,1024)r = image[0,:].reshape(32,32) #红色分量g = image[1,:].reshape(32,32) #绿色分量b = image[2,:].reshape(32,32) #蓝色分量# 特别注意点：cv2模块可以接受numpy数组,需要注意的是将 0-255 归一化到 0-1 ！！！# 因此,您应该在代码中除以255img = np.zeros((32,32,3))img[:,:,0]=r/255img[:,:,1]=g/255img[:,:,2]=b/255plt.imshow(img)

另存为图片

# 参考代码import numpy as npimport cv2def unpickle(file):#打开cifar-10文件的其中一个batch（一共5个batch）import picklewith open("C:/Users/Chengguo/Desktop/py_study/Alexnet/cifar-10-batches-py/"+file, 'rb') as fo:dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')return dictdata_batch=unpickle("data_batch_2")#打开cifar-10文件的data_batch_1cifar_data=data_batch[b'data']#这里每个字典键的前面都要加上bcifar_label=data_batch[b'labels']cifar_data=np.array(cifar_data)#把字典的值转成array格式，方便操作print(cifar_data.shape)#(10000,3072)cifar_label=np.array(cifar_label)print(cifar_label.shape)#(10000,)label_name=['airplane','automobile','brid','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']def imwrite_images(k):#k的值可以选择1-10000范围内的值for i in range(k):image=cifar_data[i]image=image.reshape(-1,1024)r=image[0,:].reshape(32,32)#红色分量g=image[1,:].reshape(32,32)#绿色分量b=image[2,:].reshape(32,32)#蓝色分量img=np.zeros((32,32,3))#RGB还原成彩色图像img[:,:,0]=rimg[:,:,1]=gimg[:,:,2]=bcv2.imwrite("C:/Users/Chengguo/Desktop/py_study/Alexnet/cifar_pictures/"+ "NO."+str(i)+"class"+str(cifar_label[i])+str(label_name[cifar_label[i]])+".jpg",img)print("%d张图片保存完毕"%k)imwrite_images(100)# ————————————————# 版权声明：本文为CSDN博主「G果」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。# 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42899627/article/details/108036641