h5后缀文件python处理

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文件的结构为组+数据集

其中组可以是多级的,类似文件夹的目录关系。

首先打开对应文件:

// An highlighted block
import h5py
import numpy as np
from PIL import Image

h5_file = "D:/GoProEvent/GOPRO/GOPRO/train/GOPR0372_07_00.h5"
file = h5py.File(h5_file, "r")
groups = [key for key in file.keys()]
print("该文件共有以下几组:", groups)

输出结果:

在这里插入图片描述

用file[‘group’]来“打开对应目录”

如果是多级group可以将相关信息打印出来查看:

// An highlighted block
h5_file = "D:/GoProEvent/GOPRO/GOPRO/train/GOPR0372_07_00.h5"
file = h5py.File(h5_file, "r")
groups = [key for key in file.keys()]
print("该文件共有以下几组:", groups)
a = file['masks']
agroup = [key for key in a.keys()]
print("该文件共有以下几组:", agroup)

输出结果:

在这里插入图片描述

通过对应的组别名称获取相应的数据:

对数据所在的group进行操作,对应以上代码即‘mask000000000’内获取数据。可以理解为名称为mask000000000的文件内的东西就是你要数据。(这里也可以理解为图像,只不过你需要的不是图像,而是图像内的像素集合)

// An highlighted block
for fg in a:
    print("group:"+fg)
    print(file['masks'][fg][:].shape)
    img = file['masks'][fg][:]
    print(img)

部分输出:

在这里插入图片描述

得到数据后,利用PIL依赖将数据保存为图片格式。

// An highlighted block
conut = 0
for fg in a:
    print("group:"+fg)
    print(file['masks'][fg][:].shape)
    img = file['masks'][fg][:]
    #print(type(img))
    save_path = 'D:/GoProEvent/masks/' + str(conut) + ".png"
    img = img.swapaxes(0, 1) //调整维度顺序
    img = img.swapaxes(1, 2)
    img = np.squeeze(img)
    print(img.shape)

    img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert("L")//针对单通道处理
    img.save(save_path)
    conut = conut + 1

需要注意的是给出的例子是一个单通道的灰度图。针对图像处理的Image.fromarray()函数貌似只能处理3通道或者是二维数组,所以利用img = np.squeeze(img)对通道数进行了处理。同时需要对初始数据维度进行校准,需要将维度顺序改为 HWC

如果需要对三通道进行处理,修改部分代码为:展示所有代码

// An highlighted block
import h5py
import numpy as np
from PIL import Image

h5_file = "D:/GoProEvent/GOPRO/GOPRO/train/GOPR0372_07_00.h5"
file = h5py.File(h5_file, "r")
groups = [key for key in file.keys()]
print("该文件共有以下几组:", groups)
a = file['masks']
conut = 0
for fg in a:
    print("group:"+fg)
    img = file['masks'][fg][:]
    save_path = 'D:/GoProEvent/masks/' + str(conut) + ".png"
    img = img.swapaxes(0, 1)
    img = img.swapaxes(1, 2)
    img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    img.save(save_path)
    conut = conut + 1



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