import tensorflow as tf

import os

def readpic(filelist):

    '''

    读取人物图片并转换成张量

    :param filelist: 文件路径+名字列表

    :return: 每张图片的张量

    '''

    # 1. 构建文件队列

    file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)

    # 2. 构建阅读器去读取图片内容（默认读取一张图片）

    reader = tf.WholeFileReader()

    key, value = reader.read(file_queue)

    print(value)

    # 3. 对读取的图片进行数据解码

    image = tf.image.decode_jpeg(value)

    print(image)

    # 4. 处理图片的大小（统一大小）

    image_resize = tf.image.resize_images(image,[200,200])

    # 注意：一定要把样本的形状固定 [200,200,3],在批处理的时候要求所有数据形状必须定义

    image_resize.set_shape([200,200,3])

    print(image_resize)

    # 5. 进行批处理

    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，构建列表

    filename = os.listdir('./images/pic/')

    # 拼接路径 重新组成列表

    filelist = [os.path.join('./images/pic/',file) for file in filename]

    # 调用函数传参

    image_batch = readpic(filelist)

    # 开启会话

    with tf.Session() as sess:

        # 定义一个线程协调器

        coord = tf.train.Coordinator()

        # 开启读文件的线程

        threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)

        # 打印读取的内容

        print(sess.run([image_batch]))

        # 回收子线程

        coord.request_stop()

        coord.join(threads)