CIFAR10数据集转化为图片

CIFAR10下载：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

1. 数据集介绍

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

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：

2. 将下载的数据转化为图片

以Python的数据为例说明，解压后会得到如下数据：

该数据集文件包含data_batch1……data_batch5，和test_batch。batches.meta是一个python字典对象，如：abel_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile"。

如何将该数据转化为图片格式：

import cv2
import numpy as np
import osdef unpickle(file):import cPicklewith open(file, 'rb') as f:dict = cPickle.load(f)return dictdef main(cifar10_data_dir):for i in range(1, 6):train_data_file = os.path.join(cifar10_data_dir, 'data_batch_' + str(i))print(train_data_file)data = unpickle(train_data_file)print('unpickle done')for j in range(10000):img = np.reshape(data['data'][j], (3, 32, 32))img = img.transpose(1, 2, 0)img_name = 'train/' + str(data['labels'][j]) + '_' + str(j + (i - 1)*10000) + '.jpg'cv2.imwrite(os.path.join(cifar10_data_dir, img_name), img)test_data_file = os.path.join(cifar10_data_dir, 'test_batch')data = unpickle(test_data_file)for i in range(10000):img = np.reshape(data['data'][i], (3, 32, 32))img = img.transpose(1, 2, 0)img_name = 'test/' + str(data['labels'][i]) + '_' + str(i) + '.jpg'cv2.imwrite(os.path.join(cifar10_data_dir, img_name), img)if __name__ == "__main__":main('cifar-10-batches-py')

转化后的图片存放在train和test两个文件夹中，如图：

end!!!

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