将cifar-10中的数据 转化成图像格式

上一篇仅仅执行只测试了一张图的图像的保存，现在开始对50000个图像数据一起操作，

本来认为会花很长时间 就是用tqdm 函数用来显示程序执行到哪一步了，但是发现很快大约就两三分钟左右，如果感觉自己的程序会执行很长时间的话，可以使用tqdm 函数来测试一下程序走到哪一步了。

本程序可以优化一下，把if语句中的东西封装成一个函数，输入的参数就是 i 代码实现很简单 但是写的时候没有动脑子 直接ctrl + c， ctrl +v 想来实在不该， 下次写代码的时候注意一下就可以！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

注意：执行这段程序的时候，把上一篇如何使用tensorflow的代码放到for循环之前

import os
import numpy as np
import scipy.misc
from tqdm import tqdm


# 保存图像时 可以将图像转化成64 * 64大小的  不建议使用 如果使用的话 把size =64和for循环中第一句话的注释去掉就可以了

# size = 64
for i in tqdm(range(len(cifar_image))):
    # cifar_image = np.asarray([scipy.misc.imresize(x_img, [size, size]) for x_img in cifar_image])
    if cifar_label[i] == 0:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar0_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 1:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar1_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s'%(image_path))
    if cifar_label[i] == 2:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar2_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 3:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar3_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 4:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar4_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 5:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar5_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 6:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar6_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 7:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar7_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 8:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar8_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))
    if cifar_label[i] == 9:
        sample_dir = '../Dataset/cifar-10/cifar9_64/'
        if not os.path.exists(sample_dir):
            os.makedirs(sample_dir)
        image_path = sample_dir + cifar_image_name[i]
        scipy.misc.toimage(cifar_image[i], cmin=0.0, cmax=255).save('%s' % (image_path))

最后分类的结果如下：

cifar-10文件夹_64表示转化成64*64大小的像素的结果

 

 

最后生成的图像