02、提取mxnet格式的图片数据的通用方法

东方耀

# 提取mxnet格式的图片数据的通用方法
train_idx = "/home/dfy888/DataSets/faces_emore/train.idx"
train_rec = "/home/dfy888/DataSets/faces_emore/train.rec"
imgrec = mx.recordio.MXIndexedRecordIO(train_idx, train_rec, 'r')
# 0号索引放了 图片信息
img_info = imgrec.read_idx(0)
# unpack 打开信息
header, _ = mx.recordio.unpack(img_info)
print("0号索引放图片信息头：", header)
# 可以得到最大的id
max_idx = int(header.label[0])
print("最大=", max_idx)


# 随便取一个具体图片数据的索引
img_info = imgrec.read_idx(1000)
# unpack_img  打开图片
header, img = mx.recordio.unpack_img(img_info)
print("1000号索引放图片数据的信息头：", header)
label = int(header.label)
print("label是具体属于哪个人和 图片的类型：", label, type(img), img.shape)
# img = Image.fromarray(img)




0号索引放图片信息头： HEADER(flag=2, label=array([5822654., 5908396.], dtype=float32), id=0, id2=0)
最大= 5822654
1000号索引放图片数据的信息头： HEADER(flag=0, label=13.0, id=1000, id2=0)
label是具体属于哪个人和 图片的类型： 13 <class 'numpy.ndarray'> (112, 112, 3)

1. train_idx = os.path.join(rec_path, "train.idx")
   
2.     train_rec = os.path.join(rec_path, "train.rec")
   
3.     # 正式读取mxnet个数的训练数据 ： train.rec  train.idx
   
4.     # 提取mxnet数据格式的通用方法
   
5.     imgrec = mx.recordio.MXIndexedRecordIO(train_idx, train_rec, 'r')
   
6.     # 0号索引放了 图片信息
   
7.     img_info = imgrec.read_idx(0)
   
8.     # unpack 打开信息
   
9.     header, _ = mx.recordio.unpack(img_info)
   
10.     # 可以得到最大的id
    
11.     max_idx = int(header.label[0])
    
12.     for idx in tqdm(range(1, max_idx)):
    
13.         # 索引从1开始
    
14.         img_info = imgrec.read_idx(idx)
    
15.         # unpack_img  打开图片
    
16.         header, img = mx.recordio.unpack_img(img_info)
    
17.         label = int(header.label)
    
18.         img = Image.fromarray(img)
    
19.         # label_path = save_path / str(label)
    
20.         # 这个label相对于 每个人的id 0 1 2 3 ... 同一个人会放同一个文件夹下
    
21.         label_path = os.path.join(save_path, str(label))
    
22.         os.makedirs(label_path, exist_ok=True)
    
23.         img.save(label_path + '/{}.jpg'.format(idx), quality=95)

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