正在 google colab 中加载图像
Loading images in google colab
我的 Jupyter Notebook 使用以下代码将图像上传到 Colab：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
系统提示我输入文件。哪个被上传。
我使用以下方式验证文件上传是否成功：
!ls
我看到它就在那里。
我使用以下方法检查当前工作目录：
import os
os.getcwd()
它告诉我它是 /content
现在，以下任何调用...
cv2.imread(img_path, 1)
cv2.imread(img_path, 0)
cv2.imread(img_path)
加载文件失败。
无论我只使用文件名还是完整路径，它们也会失败。
对正在发生的事情有什么想法吗？
我假设您可能没有从内存中写入文件？
上传后尝试以下代码：
with open("wash care labels", 'w') as f:
f.write(uploaded[uploaded.keys()[0]])
将 "wash care labels.xx" 替换为您的文件名。这将从内存中写入文件。然后尝试调用文件。
希望这对你有用。
使用此功能上传文件。它也会保存它们。
def upload_files():
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for k, v in uploaded.items():
open(k, 'wb').write(v)
return list(uploaded.keys())
更新
现在（2018 年 9 月），左侧窗格有一个 "Files" 选项卡，可让您轻松浏览文件和上传文件。您也可以直接双击文件名进行下载。
Colab google：上传多个子目录中的图片：
如果您想使用 Colab google 上传多个子目录中的图片（或文件），请按照以下步骤操作：
- 我假设您的图像（文件）在名为（dataDir）的主目录中分为 3 个子目录（train、validate、test）：
1- 将文件夹 (dataDir) 压缩到 (dataDir.zip)
2- 在 Colab 单元格中编写此代码：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
3- 按 'Choose Files' 并从您的 PC 上传 (dataDir.zip) 到 Colab
现在 (dataDir.zip) 已上传到您的 google 驱动器！
4- 让我们通过编写以下简单代码将文件夹 (dataDir.zip) 解压缩到名为 (data) 的文件夹中：
import zipfile
import io
data = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(uploaded['dataDir.zip']), 'r')
data.extractall()
5- 现在一切就绪，让我们通过打印（数据）文件夹的内容来检查：
data.printdir()
6- 然后要读取图像、计数、拆分和播放它们，请编写以下代码：
train_data_dir = 'data/training'
validation_data_dir = 'data/validation'
test_data_dir = 'data/test'
target_names = [item for item in os.listdir(train_data_dir) if os.path.isdir(os.path.join(train_data_dir, item))]
nb_train_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(train_data_dir)])
nb_validation_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(validation_data_dir)])
nb_test_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(test_data_dir)])
total_nb_samples = nb_train_samples + nb_validation_samples + nb_test_samples
nb_classes = len(target_names) # number of output classes
print('Training a CNN Multi-Classifier Model ......')
print('\n - names of classes: ', target_names, '\n - # of classes: ', nb_classes)
print(' - # of trained samples: ', nb_train_samples, '\n - # of validation samples: ', nb_validation_samples,
'\n - # of test samples: ', nb_test_samples,
'\n - total # of samples: ', total_nb_samples, '\n - train ratio:', round(nb_train_samples/total_nb_samples*100, 2),
'\n - validation ratio:', round(nb_validation_samples/total_nb_samples*100, 2),
'\n - test ratio:', round(nb_test_samples/total_nb_samples*100, 2),
' %', '\n - # of epochs: ', epochs, '\n - batch size: ', batch_size)
7- 就是这样！享受吧！
破解在 colab 中上传图像文件！
https://colab.research.google.com/
以下代码将图像（文件）从本地驱动器加载到 colab。
from google.colab import files
from io import BytesIO
from PIL import Image
uploaded = files.upload()
im = Image.open(BytesIO(uploaded['Image_file_name.jpg']))
使用以下命令在 google colab notebook 中查看图像：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(im)
plt.show()
您可以使用以下命令直接从互联网在 colab 上创建图像
!wget "copy paste the image address here"
检查!ls
使用以下代码显示图像：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("Sample-image.jpg")
img_cvt=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_cvt)
plt.show()
在 google Colab 上上传、读取和查看图像文件的最简单方法。
"--------------------上传图片到colab-code-------- --------------------
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
name=fn, length=len(uploaded[fn])))
代码解释
一旦你 运行 colab 中的这段代码，就会出现一个带有两个按钮 "Chose file" 和 "cancel upload" 的小图形用户界面，使用这些按钮你可以选择任何本地文件并上传。
"--------------------检查图片是否上传-------- ------------------
运行 这个命令：
import os
!ls
os.getcwd()
!ls - 将为您提供上传的文件名
os.getcwd() - 将为您提供上传文件的文件夹路径。
"----------------------------从上传的文件中获取图像数据- --------------
运行代码：
0 import cv2
1 items = os.listdir('/content')
2 print (items)
3 for each_image in items:
4 if each_image.endswith(".jpg"):
5 print (each_image)
6 full_path = "/content/" + each_image
7 print (full_path)
8 image = cv2.imread(full_path)
9 print (image)
代码解释
第 1 行：
items = os.listdir('/content')
print(items)
items 将包含已上传文件的所有文件名列表。
第 3 至 9 行：
for 第 3 行中的循环可帮助您遍历上传文件列表。
第 4 行，在我的例子中，我只想读取图像文件，所以我选择只打开
那些以 ".jpg"
结尾的文件
第 5 行将帮助您查看图像文件名
第 6 行将帮助您生成带有文件夹的图像数据的完整路径
第 7 行你可以打印完整路径
第 8 行将帮助您读取彩色图像数据并将其存储在 image 变量中
第9行可以打印图像数据
"-------------------------查看图片----- --------------------
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
items = os.listdir('/content')
print (items)
for each_image in items:
if each_image.endswith(".jpg"):
print (each_image)
full_path = "/content/" + each_image
print (full_path)
image = cv2.imread(full_path)
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.colorbar()
plt.grid(False)
快乐编码，就这么简单。
更简单的方法：
因为 colab 提供了挂载 google 驱动器的选项
- 将图像上传到您的 google 驱动器
- 点击安装驱动器（上传图标右侧）
- 查看
'drive/My Drive/' 下的文件
检查文件的代码
import glob
glob.glob("drive/My Drive/your_dir/*.jpg")
将其上传到笔记本后，执行此操作
import cv2
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow
img = cv2.imread('./your image file.jpg')
cv2_imshow(img)
cv2.waitKey()
您可以通过单击左侧的文件夹绘图按钮将文件手动上传到 google colab 工作目录。然后就可以像在您的计算机上一样访问它们。
您可以使用此函数绘制您的图像，给出 路径。
使用函数是构建代码的好方法。
from PIL import Image # Image manipulations
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# This function is used more for debugging and showing results later. It plots the image into the notebook
def imshow(image_path):
# Open the image to show it in the first column of the plot
image = Image.open(image_path)
# Create the figure
fig = plt.figure(figsize=(50,5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# Plot the image in the first axe with it's category name
ax.axis('off')
ax.set_title(image_path)
ax.imshow(image)
from deepface import DeepFace
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
from io import BytesIO
from PIL import Image
uploaded = files.upload()
next line
# im = Image.open(BytesIO(uploaded['img.PNG']))
img = cv2.imread("theCorona.PNG")
plt.imshow(img[:,:, ::-1])
plt.show()
我的 Jupyter Notebook 使用以下代码将图像上传到 Colab：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
系统提示我输入文件。哪个被上传。
我使用以下方式验证文件上传是否成功：
!ls
我看到它就在那里。
我使用以下方法检查当前工作目录：
import os
os.getcwd()
它告诉我它是 /content
现在，以下任何调用...
cv2.imread(img_path, 1)
cv2.imread(img_path, 0)
cv2.imread(img_path)
加载文件失败。
无论我只使用文件名还是完整路径，它们也会失败。
对正在发生的事情有什么想法吗？
我假设您可能没有从内存中写入文件？
上传后尝试以下代码：
with open("wash care labels", 'w') as f:
f.write(uploaded[uploaded.keys()[0]])
将 "wash care labels.xx" 替换为您的文件名。这将从内存中写入文件。然后尝试调用文件。
希望这对你有用。
使用此功能上传文件。它也会保存它们。
def upload_files():
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for k, v in uploaded.items():
open(k, 'wb').write(v)
return list(uploaded.keys())
更新
现在（2018 年 9 月），左侧窗格有一个 "Files" 选项卡，可让您轻松浏览文件和上传文件。您也可以直接双击文件名进行下载。
Colab google：上传多个子目录中的图片： 如果您想使用 Colab google 上传多个子目录中的图片（或文件），请按照以下步骤操作： - 我假设您的图像（文件）在名为（dataDir）的主目录中分为 3 个子目录（train、validate、test）： 1- 将文件夹 (dataDir) 压缩到 (dataDir.zip) 2- 在 Colab 单元格中编写此代码：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
3- 按 'Choose Files' 并从您的 PC 上传 (dataDir.zip) 到 Colab 现在 (dataDir.zip) 已上传到您的 google 驱动器！ 4- 让我们通过编写以下简单代码将文件夹 (dataDir.zip) 解压缩到名为 (data) 的文件夹中：
import zipfile
import io
data = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(uploaded['dataDir.zip']), 'r')
data.extractall()
5- 现在一切就绪，让我们通过打印（数据）文件夹的内容来检查：
data.printdir()
6- 然后要读取图像、计数、拆分和播放它们，请编写以下代码：
train_data_dir = 'data/training'
validation_data_dir = 'data/validation'
test_data_dir = 'data/test'
target_names = [item for item in os.listdir(train_data_dir) if os.path.isdir(os.path.join(train_data_dir, item))]
nb_train_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(train_data_dir)])
nb_validation_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(validation_data_dir)])
nb_test_samples = sum([len(files) for _, _, files in os.walk(test_data_dir)])
total_nb_samples = nb_train_samples + nb_validation_samples + nb_test_samples
nb_classes = len(target_names) # number of output classes
print('Training a CNN Multi-Classifier Model ......')
print('\n - names of classes: ', target_names, '\n - # of classes: ', nb_classes)
print(' - # of trained samples: ', nb_train_samples, '\n - # of validation samples: ', nb_validation_samples,
'\n - # of test samples: ', nb_test_samples,
'\n - total # of samples: ', total_nb_samples, '\n - train ratio:', round(nb_train_samples/total_nb_samples*100, 2),
'\n - validation ratio:', round(nb_validation_samples/total_nb_samples*100, 2),
'\n - test ratio:', round(nb_test_samples/total_nb_samples*100, 2),
' %', '\n - # of epochs: ', epochs, '\n - batch size: ', batch_size)
7- 就是这样！享受吧！
破解在 colab 中上传图像文件！
https://colab.research.google.com/
以下代码将图像（文件）从本地驱动器加载到 colab。
from google.colab import files
from io import BytesIO
from PIL import Image
uploaded = files.upload()
im = Image.open(BytesIO(uploaded['Image_file_name.jpg']))
使用以下命令在 google colab notebook 中查看图像：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(im)
plt.show()
您可以使用以下命令直接从互联网在 colab 上创建图像
!wget "copy paste the image address here"
检查!ls
使用以下代码显示图像：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("Sample-image.jpg")
img_cvt=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_cvt)
plt.show()
在 google Colab 上上传、读取和查看图像文件的最简单方法。
"--------------------上传图片到colab-code-------- --------------------
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
name=fn, length=len(uploaded[fn])))
代码解释
一旦你 运行 colab 中的这段代码，就会出现一个带有两个按钮 "Chose file" 和 "cancel upload" 的小图形用户界面，使用这些按钮你可以选择任何本地文件并上传。
"--------------------检查图片是否上传-------- ------------------
运行 这个命令：
import os
!ls
os.getcwd()
!ls - 将为您提供上传的文件名
os.getcwd() - 将为您提供上传文件的文件夹路径。
"----------------------------从上传的文件中获取图像数据- --------------
运行代码：
0 import cv2
1 items = os.listdir('/content')
2 print (items)
3 for each_image in items:
4 if each_image.endswith(".jpg"):
5 print (each_image)
6 full_path = "/content/" + each_image
7 print (full_path)
8 image = cv2.imread(full_path)
9 print (image)
代码解释
第 1 行：
items = os.listdir('/content')
print(items)
items 将包含已上传文件的所有文件名列表。
第 3 至 9 行：
for 第 3 行中的循环可帮助您遍历上传文件列表。
第 4 行，在我的例子中，我只想读取图像文件，所以我选择只打开
那些以 ".jpg"
第 5 行将帮助您查看图像文件名
第 6 行将帮助您生成带有文件夹的图像数据的完整路径
第 7 行你可以打印完整路径
第 8 行将帮助您读取彩色图像数据并将其存储在 image 变量中
第9行可以打印图像数据
"-------------------------查看图片----- --------------------
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
items = os.listdir('/content')
print (items)
for each_image in items:
if each_image.endswith(".jpg"):
print (each_image)
full_path = "/content/" + each_image
print (full_path)
image = cv2.imread(full_path)
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.colorbar()
plt.grid(False)
快乐编码，就这么简单。
更简单的方法：
因为 colab 提供了挂载 google 驱动器的选项
- 将图像上传到您的 google 驱动器
- 点击安装驱动器（上传图标右侧）
- 查看
'drive/My Drive/' 下的文件
检查文件的代码
import glob
glob.glob("drive/My Drive/your_dir/*.jpg")
将其上传到笔记本后，执行此操作
import cv2
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow
img = cv2.imread('./your image file.jpg')
cv2_imshow(img)
cv2.waitKey()
您可以通过单击左侧的文件夹绘图按钮将文件手动上传到 google colab 工作目录。然后就可以像在您的计算机上一样访问它们。
您可以使用此函数绘制您的图像，给出 路径。 使用函数是构建代码的好方法。
from PIL import Image # Image manipulations
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# This function is used more for debugging and showing results later. It plots the image into the notebook
def imshow(image_path):
# Open the image to show it in the first column of the plot
image = Image.open(image_path)
# Create the figure
fig = plt.figure(figsize=(50,5))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# Plot the image in the first axe with it's category name
ax.axis('off')
ax.set_title(image_path)
ax.imshow(image)
from deepface import DeepFace
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
from io import BytesIO
from PIL import Image
uploaded = files.upload()
next line
# im = Image.open(BytesIO(uploaded['img.PNG']))
img = cv2.imread("theCorona.PNG")
plt.imshow(img[:,:, ::-1])
plt.show()