在學(xué)習(xí)tensorflow的過程中，有一個問題，tensorflow在訓(xùn)練的過程中讀取的是二進制圖像數(shù)據(jù)庫文件，而不是圖像文件，因此

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在進行訓(xùn)練、測試之前需要將圖像文件轉(zhuǎn)換為二進制格式。

下面是我在ubuntu中使用python+OpenCV讀取圖像并轉(zhuǎn)換為二進制格式文件的代碼。

#coding=utf-8
'''
Created on 2016年3月24日
使用Opencv讀取圖像將其保存為二進制格式文件，再讀取該二進制文件，轉(zhuǎn)換為圖像進行顯示
@author: hanchao
'''
import cv2
import numpy as np
import struct

image = cv2.imread("test.jpg")
#imageClone = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],1),np.uint8)

#image.shape[0]為rows
#image.shape[1]為cols
#image.shape[2]為channels
#image.shape = (480,640,3)
rows = image.shape[0]
cols = image.shape[1]
channels = image.shape[2]
#把圖像轉(zhuǎn)換為二進制文件
#python寫二進制文件，f = open('name','wb')
#只有wb才是寫二進制文件
fileSave = open('patch.bin','wb')
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    fileSave.write(image[step,step2,2])
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    fileSave.write(image[step,step2,1])
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    fileSave.write(image[step,step2,0])
fileSave.close()
    
#把二進制轉(zhuǎn)換為圖像并顯示
#python讀取二進制文件，用rb
#f.read(n)中n是需要讀取的字節(jié)數(shù)，讀取后需要進行解碼，使用struct.unpack("B",fileReader.read(1))函數(shù)
#其中“B”為無符號整數(shù)，占一個字節(jié)，“b”為有符號整數(shù)，占1個字節(jié)
#“c”為char類型，占一個字節(jié)
#“i”為int類型，占四個字節(jié)，I為有符號整形，占4個字節(jié)
#“h”、“H”為short類型，占四個字節(jié)，分別對應(yīng)有符號、無符號
#“l(fā)”、“L”為long類型，占四個字節(jié)，分別對應(yīng)有符號、無符號
fileReader = open('patch.bin','rb')
imageRead = np.zeros(image.shape,np.uint8)
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    a = struct.unpack("B",fileReader.read(1))
    imageRead[step,step2,2] = a[0]
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    a = struct.unpack("b",fileReader.read(1))
    imageRead[step,step2,1] = a[0]
for step in range(0,rows):
  for step2 in range(0,cols):
    a = struct.unpack("b",fileReader.read(1))
    imageRead[step,step2,0] = a[0]
    
fileReader.close()
cv2.imshow("source",image)
cv2.imshow("read",imageRead)
cv2.waitKey(0)

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本文題目：Python+OpenCV實現(xiàn)將圖像轉(zhuǎn)換為二進制格式-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站路徑：http://aaarwkj.com/article4/isoie.html

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