CSV文件的创建与读取

　

csv文件

一 csv文件

CSV文件是最常用的一个文件存储方式。逗号分隔值（Common-Separated Values，CSV）文件以纯文本形式存储表格数据（注：分隔字符也可以是其他字符）。纯文本说明该文件是一个字符序列，不包含必须像二进制数字那样被解读的数据。

CSV文件由任意数目记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由若干字段组成，字段间以字符（如逗号）或字符串分隔。

二 案例分析

本例实现对daisy,dandelion,rose进行分类，项目结构如下：

其中，Data文件夹下有daisy,dandelion,rose三类植物，每类四张JPG格式图片，CSV_Writer.py负责创建CSV文件，CSV_Reader负责读取CSV文件。

1. CSV_Writer.py

import os

path = "Data"
dirnames = os.listdir(path)
strText = ""

with open("train_list.csv", "w") as fid:
    for a in dirnames:
        filenames = os.listdir(path + os.sep + a)
        for b in range(len(filenames)):
            strText = path + os.sep + a + os.sep + filenames[b] + "," + filenames[b].split("_")[0] + "\n"
            fid.write(strText)
fid.close()

比较简单的Python代码不多做解释，直接看train_list.csv中写入的数据，如下：

2.CSV_Reader.py

import tensorflow as tf
import cv2

image_address_list = []
image_label_list = []

with open("train_list.csv") as fid:
    # 调用readline()按行读取即可
    for image in fid.readlines():
        image_address_list.APPend(image.strip().split(",")[0])   # 图片存储地址
        image_label_list.append(image.strip().split(",")[1])     # 图片标签


# 按地址读取图片
def get_image(image_path):
    return tf.image.convert_image_dtype(tf.image.decode_jpeg(tf.read_file(image_path), channels=3), dtype=tf.float32)


with tf.session() as sess:
    for i in range(len(image_label_list)):
        img = get_image(image_address_list[i])
        cv2Img = sess.run(img)
        img2 = cv2.resize(cv2Img, (600, 600))
        cv2.imshow('image', img2)
        cv2.waitKey()

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