Python 批量将raw数据或图片一一存成.npy文件

深度学习神经网络训练读入的都是numpy数组，一般直接读取图片在做预处理送入模型训练时很浪费时间的，我们可以提前将数据转成.npy格式的文件，并且数据的预处理也可以在这里完成。那么，将预处理好的数据直接送入网络就可以节省很多的时间了。

关于下面有关raw数据读取看不懂的可以查看我的另外一篇专门敢于读raw数据转png图片的博客，里面有解释。

# -*- coding:utf8 -*-import numpy as np
import cv2
import osdef oneimg2npy_(root_dir, out_path):filelist = os.listdir(root_dir)"读取raw数据时使用"# 文件排序filelist.sort(key=lambda x: int(x.split('_')[5]))for file in filelist:bayer = np.zeros(shape=2073600, dtype='uint16')file_path = os.path.join(root_dir, file)with open(file_path, "rb") as f:for i in range(0, len(f.read()), 2):f.seek(i)raw = f.read(2)a1 = int((raw[0] / 16) % 16)a2 = int(raw[0] % 16)a3 = int((raw[1] / 16) % 16)a4 = int(raw[1] % 16)value = a3 * 256 + a4 * 16 + a1 * 1bayer[int(i / 2)] = valuebayer = bayer.reshape(1080, 1920)height, width = bayer.shape[0], bayer.shape[1]# print(height, width)h = height // 2w = width // 2R = np.zeros(shape=(h, w), dtype='uint16', order='C')Gr = np.zeros(shape=(h, w), dtype='uint16', order='C')Gb = np.zeros(shape=(h, w), dtype='uint16', order='C')B = np.zeros(shape=(h, w), dtype='uint16', order='C')for x in range(height):for y in range(0, width, 2):if x % 2 == 0:R[int(x / 2)][int(y / 2)] = bayer[x][y]Gr[int(x / 2)][int(y / 2)] = bayer[x][y + 1]elif x % 2 == 1:Gb[int(x / 2)][int(y / 2)] = bayer[x][y]B[int(x / 2)][int(y / 2)] = bayer[x][y + 1]out = np.stack((R, Gr, Gb, B))out = out.astype(np.float32)if not os.path.exists(out_path):os.makedirs(out_path)np.save(os.path.join(out_path, './{}.npy'.format(file.split(".")[0])), out)print("saved: {}".format(file))f.close()print("raw finished")"读取rgb数据时使用"filelist.sort(key=lambda x: int((x.split('_')[5]))for file in filelist:file_path = os.path.join(root_dir, file)label = cv2.imread(file_path)# label = cv2.resize(label, (960, 540), interpolation=cv2.INTER_NEAREST).astype(np.float32)label = np.transpose(label, (2, 0, 1))if not os.path.exists(out_path):os.makedirs(out_path)np.save(os.path.join(out_path, './{}.npy'.format(file.split(".")[0])), label)print("rgb finished")if __name__ == '__main__':_ = oneimg2npy_(root_dir='', out_path='')

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