Python PIL与cPickle实现图像数据库读取与保存

"利用Python PIL、cPickle读取和保存图像数据库1" 本文主要介绍了如何使用Python的PIL库和cPickle模块来读取和保存图像数据库，以OlivettiFaces人脸图像库为例。OlivettiFaces是一个小型人脸图像库，包含40个人的400张灰度图像，每张图片大小为64x64像素，灰度级别为8位。通过PIL库，可以方便地处理这些图像，而cPickle则用于序列化和反序列化Python对象，便于数据存储。 首先，我们需要导入必要的库，包括numpy和PIL.Image。然后，使用PIL.Image.open()函数打开图像文件，并将其转换为numpy数组。由于图像数据通常在0-255的范围内，为了方便计算，通常会将灰度值归一化到0-1之间。接下来，将二维图像数据展平为一维向量，这样400张图像就会形成一个400x2679的矩阵。由于OlivettiFaces库中的400张图像分别属于40个人，每种类别有10张图片，因此还需要创建一个400x1的标签数组，表示每张图片所属的类别。 以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用PIL和cPickle实现这一过程： ```python import numpy as np from PIL import Image import cPickle # 定义图像路径 image_path = '/path/to/olivettifaces/image.png' # 打开图像并转换为numpy数组 img = Image.open(image_path).convert('L') # 'L'表示转换为灰度图像 img_array = np.array(img) / 255.0 # 归一化灰度值 # 将二维图像展平为一维向量 flattened_images = img_array.reshape(-1) # 创建类别标签（假设从0开始） labels = np.zeros(400) for i in range(40): labels[i * 10:i * 10 + 10] = i # 每10张图片对应一个类别 # 使用cPickle保存数据 with open('olivetti_faces.pkl', 'wb') as f: cPickle.dump({'images': flattened_images, 'labels': labels}, f, protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL) ``` 在这个过程中，`cPickle.dump()`函数用于将包含图像数据和标签的字典序列化并保存到'olivetti_faces.pkl'文件中。之后，可以通过`cPickle.load()`函数加载这个pkl文件，以便于后续的计算机视觉或机器学习任务。 总结来说，这篇文章提供了处理和存储图像数据库的一种方法，特别是在机器学习和计算机视觉领域。通过PIL库处理图像，cPickle模块存储数据，可以有效地管理和利用图像数据集，为训练模型和进行分析提供便利。