theano 训练样本制作（二）

之前有一篇博文写了这方面的内容

但是要自己先把图像数据做在txt里面

之前一篇的博文 http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/17523343

这篇博文可以直接将文件名列表的txt 导成数据并保存

注：当然这里文件名格式的定义需要根据自己的实际情况来确定，程序中文件名读取部分是不能运行的

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2
import numpy as np
import random
import gzip
import cPickleclass DateP(object):def __init__(self,in1,in2):self.in1 = in1self.in2 = in2def date_process(self):label=[]date=[]with open(self.in1) as f:#读取txt里面的文件名for line in f:a=line.split(';')c=int(a[7])if c<10:mm='0000'+str(c)elif c>=10:mm='000'+str(c)label.append(str(c))s = 'F:/'#路径data = data_pro(s,x1,y1,x2,y2)#获取数据位置信息date.append(data)sss1=np.asarray(label,dtype=int)sss=np.asarray(date,dtype=float)sss/=255lens = len(date)sss=sss.reshape(lens,self.in2)ee1=zip(sss,sss1)random.shuffle(ee1)dd1,dd2=map(list,zip(*ee1))ddd1=np.asarray(dd1,dtype=float)ddd2=np.asarray(dd2,dtype=int)cc=ddd1,ddd2return  ccdef data_pro(src,x1,y1,x2,y2):img_ = cv2.imread(src)dd = img_[x1:x2,y1:y2]#获取roisize = (28,28)#resize尺寸img = cv2.resize(dd,size)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成灰度图像bb = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]), dtype=img.dtype)bb[:,:] = gray[:,:]cc = bb.reshape(1,img.shape[0]*img.shape[1])return  ccif __name__ == '__main__':a1="11.txt"#txt文件名列表oo1=DateP(a1,784)o1 = oo1.date_process()d=o1p1=cPickle.dumps(d,2)  #生成pkl.gz文件就和theano中的一样s=gzip.open('cnn.pkl.gz','wb')#要保存的文件路径，这里用了gzip，压缩文件s.write(p1)s.close()print 'ok'

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如果因为数据量大不能导致gzip.open('cnn.pkl.gz','wb'')不能使用的

可以用下面方式代替

f = open('cnn.pkl', 'wb')
cPickle.dump(d,f,2)
f.close()

保存的不为.gz压缩的文件。（比较占存储空间）

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