使用tensorflow读取图片数据

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
"""
读取图片数据，一张一张图片的读取
"""


def imageRead(imagelist):
    """
    读取图片类型数据，默认一张一张的读取
    :param imagelist:图片列表
    :return:批处理读取的图片数据
    """
    # 1.获取图片读取队列
    image_queue = tf.train.string_input_producer(imagelist)
    # 2.获取图片阅读器，read数据
    reader = tf.WholeFileReader()
    # key 为读取的图片名称 value为图片样本数据
    key, value = reader.read(image_queue)
    print(value)
    # 3.图片数据解码decode
    image = tf.image.decode_jpeg(value)
    print(image)
    # 4.对图片数据处理
    # 图片大小缩放一样大
    image_resize = tf.image.resize_images(image, [200, 200])
    print(image_resize)
    # 固定图片的形状
    image_resize.set_shape([200, 200, 3])
    print(image_resize)
    # 5.批处理读取图片
    image_batch = tf.train.batch([image_resize], batch_size=10, num_threads=1, capacity=10)
    print(image_batch)
    return image_batch


if __name__ == '__main__':

    # "./data/image/" 文图片放入的文件夹
    images = os.listdir("./data/image/")

    imagelist = [os.path.join("./data/image/", image) for image in images]

    image_batch = imageRead(imagelist)

    with tf.Session() as sess:
        # 获取线程协调器
        coord = tf.train.Coordinator()
        # 获取图中所有的线程队列，然后开启
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)

        print(sess.run(image_batch))

        coord.request_stop()
        # 关闭线程队列
        coord.join(threads)