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h5网页制作_为什么叫h5页面背景:h5文件详解H5文件是层次数据格式第5代的版本(HierarchicalDataFormat,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据.H5将文件结构简化成两个主要的对象类型: 数据集dataset,就是同一类型数据的多维数组 组group,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组,若一个文件中存放了不同种类的数据集,这些数据集的管理就用到了group! 直观的理解,可以参考我们的文件系统

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背景:h5文件详解

H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据.

H5将文件结构简化成两个主要的对象类型:

  • 数据集dataset,就是同一类型数据的多维数组

  • 组group,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组,若一个文件中存放了不同种类的数据集,这些数据集的管理就用到了group!

直观的理解,可以参考我们的文件系统,不同的文件存放在不同的目录下: 目录就是hdf5文件中的group,描述了数据集DataSet的分类信息,通过group有效的将多种dataset进行管理和划分~ 文件就是hdf5文件中的dataset,表示具体的数据~ 下图就是数据集和组的关系:

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简单总结为:

h5py文件是存放两类对象的容器,数据集(dataset)和组(group),dataset类似数组类的数据集合,和numpy的数组差不多。group是像文件夹一样的容器,它好比python中的字典,有键(key)和值(value)。group中可以存放dataset或者其他的group。”键”就是组成员的名称,”值”就是组成员对象本身(组或者数据集),下面来看下如何创建组和数据集。

实现:图片与h5文件的转化

一、图片转h5

1.先对图片进行排序,默认从1开始 

from PIL import Image
 import os
 ​
##改变图片大小,修改图片名字 ​
 def get_smaller(path_in, name, path=None, width=64, length=64):
     ''' 检查文件夹是否建立,并建立文件夹 '''
     if path == None:
         tar = os.path.exists(os.getcwd() + "\\" + name)
         if not tar:
             os.mkdir(os.getcwd() + "\\" + name)
         im_path = os.getcwd() + "\\" + name + "\\"
     else:
         tar = os.path.exists(path + "\\" + name)
         if not tar:
             os.mkdir(path + "\\" + name)
         im_path = path + "\\" + name + "\\"
 ​
     i = 1
     list_image = os.listdir(path_in)
     for item in list_image:
         '''检查是否有图片'''
         tar = os.path.exists(im_path+str(i)+'.jpg')
         if not tar:
             image = Image.open(path_in+'\\'+item)
             smaller = image.resize((width, length), Image.ANTIALIAS)
             '''注意这里如果不加转换,很可能会有报错'''
             if not smaller.mode == "RGB":
                 smaller = smaller.convert('RGB')
             smaller.save(im_path+str(i)+'.jpg')
         i += 1
 get_smaller("E:\\桌面\\te\
from PIL import Image
 import os
 ​
##改变图片大小,修改图片名字 ​
 def get_smaller(path_in, name, path=None, width=64, length=64):
     ''' 检查文件夹是否建立,并建立文件夹 '''
     if path == None:
         tar = os.path.exists(os.getcwd() + "\\" + name)
         if not tar:
             os.mkdir(os.getcwd() + "\\" + name)
         im_path = os.getcwd() + "\\" + name + "\\"
     else:
         tar = os.path.exists(path + "\\" + name)
         if not tar:
             os.mkdir(path + "\\" + name)
         im_path = path + "\\" + name + "\\"
 ​
     i = 1
     list_image = os.listdir(path_in)
     for item in list_image:
         '''检查是否有图片'''
         tar = os.path.exists(im_path+str(i)+'.jpg')
         if not tar:
             image = Image.open(path_in+'\\'+item)
             smaller = image.resize((width, length), Image.ANTIALIAS)
             '''注意这里如果不加转换,很可能会有报错'''
             if not smaller.mode == "RGB":
                 smaller = smaller.convert('RGB')
             smaller.save(im_path+str(i)+'.jpg')
         i += 1
 get_smaller("E:\\桌面\\te\\001", "6")
1", "6")

为了更方便地输入接下来的程序,我们需要有一定标准的数据集,也就是图片的大小最好是确定的 所以我们需要修改每一张图片,让其大小一定! 这里我选择把所有图片修改为64×64像素的,并重新编号存入另一个文件夹中!

这个函数的使用方法是:函数(原始图片文件夹路径,新文件夹名称) 你可以通过path关键字选择新文件夹的储存路径,也可以默认生成在当前目录 你还可以修改widthlength来选择新图片的大小 总之,我们得到了最终要使用的图片,它们都在新文件夹中!

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2.开始制作

 
import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import h5py
 import os
 ​
 def createData(path):
     pics = os.listdir(path)
     all_data = []
     for item in pics:
         '''难免有图片打不开'''
         try:
             all_data.append(plt.imread(path+'\\'+item).tolist())
         except Exception as pic_wrong:
             print(item+" pic wrong")
     return all_data
 ​
 def createSet(hf, name, tip, data):
     hf.create_dataset(name, data=data)
     t = [[tip]*len(data)]
     hf.create_dataset(name + '_tip', data=t)
 ​
 if __name__ == '__main__':
     hf = h5py.File('data-train.h5', 'w')
     all_data = createData('E:\\桌面\\te\')
     createSet(hf, 'train_set_1', 1, all_data)
     hf.close()
 ​

我的:

import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import h5py
 import os
 ​
 def createData(path):
     pics = os.listdir(path)
     all_data = []
     for item in pics:
         '''难免有图片打不开'''
         try:
             all_data.append(plt.imread(path+'\\'+item).tolist())
         except Exception as pic_wrong:
             print(item+" pic wrong")
     return all_data
 ​
 def createSet(hf, name, data):
     hf.create_dataset(name, data=data)
     # t = [[tip]*len(data)]
     # hf.create_dataset(name + '_tip', data=t)
 ​
 if __name__ == '__main__':
     hf = h5py.File('data-train.h5', 'w')
     all_data = createData('E:\\桌面\\te\\image_3_new')
     createSet(hf, 'images2', all_data)
     hf.close()
  

一张图片用imread之后是一个三维数组,64x64x3 个数据,64×64是像素,每个像素由red green blue三原色的值叠加来控制,函数 createdata 把 path 下所有图片的数组合并到一个列表中,得到一个4维数组,并返回,·createset 是做一个分类用的数据集,hf 是传入一个h5文件, name是在h5文件下新建的图片数据集的key;tip 是给图片数据加标签,并新生成一个以 name_tip 为key的数据集。相当于会有两个数据集,一个存图片数据,一个存图片数据的标签

一个h5文件可以print(hf.keys())来查看里面的key,每一个key对应一个数据集,一个h5文件可以有很多数据集~

h5文件的数据:(行表示图片个数,列表示刚才设置的64像素)

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h5标签:(列表示图片个数,行表示标签内容)

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reference:(1条消息) python:从零开始的图片h5py数据集制作是脑瘫啊的博客-CSDN博客h5py数据集

二、h5转图片

 
import cv2
 import h5py
 import numpy as np
 from scipy.misc import imsave
 from skimage import transform
 ​
 ​
 hr_dataset = h5py.File('test_data.h5')['images2']  //h5文件路径
 # label = h5py.File('data-train.h5')['train_set_1_tip']
 lenght=len(hr_dataset)
 for i in range(len(hr_dataset)):
    y = hr_dataset[i]
    # x = label[i]
    cv2.imwrite('image_test/%s.png'%i, y)  //写成png格式
    # cv2.imwrite(str(i)+"0.png", x)
 ​
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