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import os 
import tensorflow as tf 
from PIL import Image  # 注意Image,后面会用到
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

#tfrecord, 这是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储

cwd='D:\Python\data\dog\\' 
classes={'husky','chihuahua'} #人为 设定 2 类
writer= tf.python_io.TFRecordWriter("dog_train.tfrecords") #要生成的文件

for index,name in enumerate(classes):
    class_path=cwd+name+'\\'
    for img_name in os.listdir(class_path): 
        img_path=class_path+img_name #每一个图片的地址

        img=Image.open(img_path)
        img= img.resize((128,128))
        img_raw=img.tobytes()#将图片转化为二进制格式
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
            'img_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img_raw]))
        })) #example对象对label和image数据进行封装
        writer.write(example.SerializeToString())  #序列化为字符串

writer.close()