TensorFlow------讀取圖片實例：

import tensorflow as tf
import os


def readpic(filelist):
    '''
    讀取人物圖片並轉換成張量
    :param filelist: 文件路徑+名字列表
    :return: 每張圖片的張量
    '''
    # 1. 構建文件隊列
    file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)

    # 2. 構建閱讀器去讀取圖片內容（默認讀取一張圖片）
    reader = tf.WholeFileReader()

    key, value = reader.read(file_queue)

    print(value)
    # 3. 對讀取的圖片進行數據解碼
    image = tf.image.decode_jpeg(value)

    print(image)

    # 4. 處理圖片的大小（統一大小）
    image_resize = tf.image.resize_images(image,[200,200])

    # 注意：一定要把樣本的形狀固定 [200,200,3],在批處理的時候要求所有數據形狀必須定義
    image_resize.set_shape([200,200,3])

    print(image_resize)

    # 5. 進行批處理
    image_batch = tf.train.batch([image_resize],batch_size=10,num_threads=1,capacity=20)

    print(image_batch)
    return image_batch


if __name__ == '__main__':
    # 找到文件，構建列表
    filename = os.listdir('./images/pic/')

    # 拼接路徑 重新組成列表
    filelist = [os.path.join('./images/pic/',file) for file in filename]

    # 調用函數傳參
    image_batch = readpic(filelist)

    # 開啟會話
    with tf.Session() as sess:
        # 定義一個線程協調器
        coord = tf.train.Coordinator()

        # 開啟讀文件的線程
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)

        # 打印讀取的內容
        print(sess.run([image_batch]))


        # 回收子線程
        coord.request_stop()

        coord.join(threads)