1、CIFAR-10数据集介绍

1.1 CIFAR-10数据集的构成

  CIFAR-10数据集由60000张32x32的彩色图像组成，分为10类，每类有6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。

  该数据集被分为五个训练集的batch和一个测试集的batch，每个batch有10000张图像。

  测试集的batch包含从每个类中随机选择的1000张图像。

  训练集的batch包含其余的随机顺序的图像，但一些训练集的batch可能包含一个类别的图像多于另一个。
在它们之间，训练集的batch恰好包含了来自每一类的5000张图像。

1.2 batches.meta

• num_cases_per_batch: 10000
• label_names: [‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]
• num_vis: 3072

1.3 data_batch_n.py & test_batch.py

• batch_label
• labels
• data
• filenames

2、获取一张图片的data数据

2.1 反序列化获得numpy数据

# cifar10的数据在python中使用picklec模块序列化并保存在文件中
def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') 
    return dict

label_loc = '../raw_Data/cifar-10-batches-py/batches.meta'
label_dict = unpickle(label_loc)

pic_loc = '../raw_Data/cifar-10-batches-py/data_batch_1'
pic_dict = unpickle(pic_loc)

  在官网这样介绍data：它保存了10000 $\times$ 3072的uint8的numpy数组。该数组的每一行都存储了一个32 $\times$ 32的彩色图像。前1024个条目包含红色通道的值，接下来的1024个是绿色，最后的1024个是蓝色。图像是按行主顺序存储的，所以数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。
  行主顺序，顾名思义，就是把图片的宽按顺序存储在数组中。每一个像素代表着一个值（像素点的模糊程度），每一个颜色通道有 (32 $\times$ 32) 1024个值。RGB图片一共有三个通道，故每一张图片有 (3 $\times$ 1024) 3074个值。

2.2 清楚numpy中的H、W、C的含义

  高、宽、通道数，分别对应numpy数组的三个维度和图片的长、宽、通道数。可以这样理解：这是一个三层嵌套的数组，对第一层数组的取len函数，获得的取值是高度；对第二层数组的取len函数，获得的取值是宽度；第三层数组的取len函数，获得的取值是通道数。
  读取data数据，给出直观理解：

import numpy as np
array = np.reshape(pic_dict[b'data'][9999], (3, 32, 32)).astype('uint8')

  下面框起来的是array数组的高，一共有三个：

  下面框起来的是array数组的宽，一共有32个：

  最后框起来的是array数组的通道数，一共有32个：

2.3 清楚RGB图片在numpy中的表示

  这是处理后的一张cifar-10图片的部分数组。可以清楚地看到，我用红、绿、蓝标好的通道数。该图片是处理后的data_batch_1中的第9999即最后一张图片，处理的代码我将在第三部分给出。

  我按照上图数组的表示，用PPT画了一下这张图片像素的表示：

3、处理图片数据的代码

import numpy as np
array = np.reshape(pic_dict[b'data'][9999], (3, 32, 32)).astype('uint8')
print(array)
# 可以理解成矩阵的转置
array = np.transpose(array, (1, 0, 2))
print(array)
array = np.transpose(array, (0, 2, 1))
print(array)
# RGB变成BGR
# [...,::-1]是对最内层的列表进行逆序取值
array = array[...,::-1]
print(array)
import cv2
# # 图像是按行主顺序存储的，所以前32个数值是红色通道
cv2.imwrite('图片.png', array)

1. 难点一：理解np.shape重构一维数组的方法，且为什么要以(3, 32, 32)的方式读取。
2. 难点二：理解np.transpose的调换x、y、z轴的顺序，转置的目的是变成RGB图片格式的数组。
   我相信在第二部分中的讲解，以及对照代码的分布输出后，你会有一个全新的理解。
   原创不易，如果觉得不错，请给个支持，谢谢。