python tensorflow车型识别(一)：建立数据

入门了tensorflow课程后，于是想自己做个车型类别的识别。
在看了另外一位用matlab2016完成车型识别任务的文章后，我们现在使用tensorflow来对这个任务进行复现。
原文链接：https://blog.csdn.net/eipguo/article/details/79097433
再原文中作者为我们提供了数据集以及使用matlab完成任务的整个流程。
我个人建议我们也是首先使用matlab按照作者的方法走一遍，加深我们对数据集的理解。
至于matlab如何完成还请各位直接阅读原文按照其作者的步骤进行即可，速度很快，正确率也很不错。

我们主要是使用tensorflow对这个流程进行复现。

再我们下载了作者提供的数据集后，应该会有三个文件夹分别是车型标注（里面是.mat文件）,规整后数据集(作者整理后的)，原数据集。无论是规整后的数据集还是原数据集其文件夹下都是一堆车型的照片。而在车型标注中则是我们的分类标签和用于车辆区域检测的坐标点。

但是我们会发现.mat文件是matlab下使用的，python 虽然可以打开它，但是其输出的结果很不友好，比如我们打开存放了车型标签和坐标点的cars_train_annos文件输出会是这样的：

所以为了方便我们对于数据的把握我们首先要将这个.mat文件转化为输出更为直观的.csv格式。
网上的直接转化函数效果并不是很好，

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