英文字母tfrecord文件的制作（一）

准备图片和标签

这里我使用的是tfrecord数据文件来进行读取
第一步图片获取
我使用的是java代码来制作图片（需要具体制作图片代码可以和我私聊）
（图片多少自己决定但我可以给你建议开始每个类别测试集300 训练集 3000 个人建议开始做的时候后面可以加
）

//附带一小段主要代码 主要代码太长了
// 保存图片到指定的输出流public static void output (BufferedImage image, OutputStream out) throws IOException {ImageIO.write(image, "JPEG", out);}//图片创建public static void getmoreImage() throws Exception{//遍历多少次创建多少张for(int i=0;i<20;i++){CreateImage_test img=new CreateImage_test();BufferedImage image=img.getImage();//保存到指定路径String imagename="E:/temp/test/image/"+i+"_"+ img.getText()+".jpg";OutputStream out=new FileOutputStream(imagename);CreateImage_test.output(image,out);}System.out.println("打印完毕");}

第二步对图片打标签储存

//这里处理也使用java代码
public class Sortimage {/** 1 获取每个图片名字* 2 分割符分割* 3 获取每个图片名字 和 值 写* 入文本文件中 读取一个图片名字 换行下一个读取 * */public static void main(String[] args) throws Exception {//图片路径String path="image0";Sortimage.getFiles(path);}public static void getFiles(String path) throws Exception {File file = new File(path);//创建字节输出流对象FileOutputStream fos=new FileOutputStream ("fuhao_train_jpg_84000.txt");// 如果这个路径是文件夹if (file.isDirectory()) {// 获取路径下的所有文件File[] files = file.listFiles();System.out.println(files.length);for (int i = 0; i < files.length; i++) {// 如果还是文件夹 递归获取里面的文件 文件夹if (files[i].isDirectory()) {//System.out.println("目录：" + files[i].getName());getFiles(files[i].getPath());} else {System.out.println("文件：" + files[i].getName());String[] strings=files[i].getName().split("_");// System.out.println(strings.length);String num=strings[1].substring(0, 1);//写数据String text =files[i].getName()+"   "+num+"\r\n";System.err.println(files[i].getName()+"   "+num);fos.write(text.getBytes());//System.out.println("前缀："+string);}}} else {System.out.println("文件：" + file.getPath());}fos.close();}
}

开始的时候想使用java处理这部分但是发现有点问题果断使用python
第三步图片灰度化
`

from PIL import Image
import os
import cv2
import numpy as np
input_dir = 'test/image/'  #原地址
out_dir = 'test/image1/'  #修改后地址
a = os.listdir(input_dir)
for i in a:print(i)src = cv2.imread(input_dir+i)GrayImage = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#二进制阈值化处理    这里阙值阙值处理有很多方法  目测THRESH_BINARY_INV这个效果最好r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)#print (r)#设置卷积核   这里你自己可以调 卷积核大小 #kernel = np.ones((2,2), np.uint8)#图像膨胀处理  这步看你怎么处理图片 目的是对目标膨胀处理#erosion = cv2.dilate(b, kernel)#设置卷积核#kernel = np.ones((1,2), np.uint8)#图像腐蚀处理    同上膨胀处理相反  这步建议不要 这里只是给你们参考#erosion = cv2.erode(erosion, kernel)cv2.imwrite(out_dir+i,b,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])# pyhton  简单方便

第四步
创建自己的文件路径、
看下图（训练集测试集）

好了，前期的数据已经准备完毕我们开始制作tfrecord 数据文件了下一篇接着来

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