从 cifar-10 数据集加载图像

Posted 2023-03-12

【中文标题】从 cifar-10 数据集加载图像

【英文标题】：loading an image from cifar-10 dataset

【发布时间】：2017-12-19 16:09:15

【问题描述】：

我正在使用 cifar-10 数据集来训练我的分类器。我已经下载了数据集并尝试显示数据集中的图像。我使用了以下代码：

from six.moves import cPickle as pickle
from  PIL import Image
import numpy as np

f = open('/home/jayanth/udacity/cifar-10-batches-py/data_batch_1', 'rb')

tupled_data= pickle.load(f, encoding='bytes')

f.close()

img = tupled_data[b'data']

single_img = np.array(img[5])

single_img_reshaped = single_img.reshape(32,32,3)

plt.imshow(single_img_reshaped)

数据说明如下： 每个数组存储一个 32x32 彩色图像。前 1024 个条目包含红色通道值，接下来的 1024 个为绿色，最后的 1024 个为蓝色。图像以行优先顺序存储，因此数组的前 32 个条目是图像第一行的红色通道值。

我的实现是否正确？

上面的代码给了我下面的图片：

【问题讨论】：

你从哪里得到数据集的？

@frankyjuang 你可以在这里找到它：cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.html

对于后代，我认为这是我为 CIFAR 10 找到的最清晰的一段代码，因为代码本身非常易于解释：quora.com/…

【参考方案1】：

我用过

single_img_reshaped = np.transpose(np.reshape(single_img,(3, 32,32)), (1,2,0))

在我的程序中获得正确的格式。

【参考方案2】：

single_img_reshaped = single_img.reshape(3,32,32).transpose([1, 2, 0])

【讨论】：

虽然这可能会回答作者的问题，但它缺少一些解释性文字和文档链接。如果没有围绕它的一些短语，原始代码 sn-ps 并不是很有帮助。您可能还会发现how to write a good answer 非常有帮助。请编辑您的答案。

【参考方案3】：

由于 Python 使用默认的类 C 索引顺序（行优先顺序），它可以强制以列优先顺序工作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# I assume you have loaded your data into x_train (see some tutorial)

data = x_train[0, :] # get a row data
data = np.reshape(data, (32,32,3), order='F' ) # Fortran-like indexing order
plt.imshow(data)