在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好!

(1)CIFAR-10数据集介绍

① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像，共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。 
数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像，但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个图像。 
②data——1个10000*3072大小的uint8s数组。数组的每行存储1张32*32的图像。第1个1024包含红色通道值，下1个包含绿色，最后的1024包含蓝色。图像存储以行顺序为主，所以数组的前32列为图像第1行的红色通道值。 
labels——1个10000数的范围为0~9的列表。索引i的数值表示数组data中第i个图像的标签。 
③数据集中包含另外1个叫batches.meta的文件。它也包含1个Python字典对象。有如下列元素： 
label_names——1个10元素的列表，给labels中的数值标签以有意义的名称。例如，label_names[0] == “airplane”, label_names[1] == “automobile”等。

(2)下载python版本的cifar数据

先给个cifar数据下载链接:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 
链接上提到三个数据版本,分别是python,matlab,binary版本,分别适合python,matlab,C程序 
我们用python实现cifar数据转化为图像,当然要用Python版本的啦 
下载好了,我们就可以用下面的代码啦

(3)代码

# -*- coding:utf-8 -*-
import pickle as p
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as plimg
from PIL import Image
def load_CIFAR_batch(filename):
    """ load single batch of cifar """
    with open(filename, ‘rb‘)as f:
        datadict = p.load(f)
        X = datadict[‘data‘]
        Y = datadict[‘labels‘]
        X = X.reshape(10000, 3, 32, 32)
        Y = np.array(Y)
        return X, Y

def load_CIFAR_Labels(filename):
    with open(filename, ‘rb‘) as f:
        lines = [x for x in f.readlines()]
        print(lines)

if __name__ == "__main__":
    load_CIFAR_Labels("/data/cifar-10-batches-py/batches.meta")
    imgX, imgY = load_CIFAR_batch("/data/cifar-10-batches-py/data_batch_1")
    print imgX.shape
    print "正在保存图片:"
    for i in xrange(imgX.shape[0]):
        imgs = imgX[i - 1]
        if i < 100:#只循环100张图片,这句注释掉可以便利出所有的图片,图片较多,可能要一定的时间
            img0 = imgs[0]
            img1 = imgs[1]
            img2 = imgs[2]
            i0 = Image.fromarray(img0)
            i1 = Image.fromarray(img1)
            i2 = Image.fromarray(img2)
            img = Image.merge("RGB",(i0,i1,i2))
            name = "img" + str(i)
            img.save("/data/images/"+name,"png")#文件夹下是RGB融合后的图像
            for j in xrange(imgs.shape[0]):
                img = imgs[j - 1]
                name = "img" + str(i) + str(j) + ".png"
                print "正在保存图片" + name
                plimg.imsave("/data/image/" + name, img)#文件夹下是RGB分离的图像

    print "保存完毕."