引言本教程使用的环境：Windows 10 + Python 3.6
数据源：The Oxford-IIIT Pet Dataset
需要的第三方库：import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from lxml import etree
import glob
from matplotlib.patches import Rectangle
一 单张图片定位
1 读取图片：（这里使用tensflow的方法读取）img = tf.io.read_file(r'\xxxxxxxx.jpg')
2 解码图片：img = tf.image.decode_jpeg(img)
3 显示下读取的图片plt.imshow(img)
4 解析图片规格信息（这里是一个xml文件，我们使用爬虫将其图片信息爬取下来）
文件格式如图：
xml = open(r'xxxxxxx.xml').read()
sel = etree.HTML(xml)
width = int(sel.xpath('//size/width/text()')[0])
height = int(sel.xpath('//size/height/text()')[0])
xmin = int(sel.xpath('//bndbox/xmin/text()')[0])
ymin = int(sel.xpath('//bndbox/ymin/text()')[0])
xmax = int(sel.xpath('//bndbox/xmax/text()')[0])
ymax = int(sel.xpath('//bndbox/ymax/text()')[0])
5 定位plt.imshow(img)
rec = Rectangle((xmin, ymin), (xmax-xmin), (ymax-ymin), fill=False, color='red')
ax = plt.gca()
ax.axes.add_patch(rec)
输出：
二 统一规划
先给大家上一张图
所有
这是部分数据集图片，这里的图片大小不一，有的是长的有的是宽的。但是在创建data数据时，所有的图片数据应是统一的（也就是同长同高）所以我们得想个办法让其统一。
由上面的案例我们知道头部的位置由 (xmin, ymin), (xmax-xmin), (ymax-ymin)所决定，所以我们可以通过“放缩”的思想来实现目标值
1 统一图片大小（224，224）：img = tf.image.resize(img, [224,224])
img = img/255
plt.imshow(img)
2 确定相对于的目标值：xmin = (xmin/width)*224
ymin = (ymin/height)*224
xmax = (xmax/width)*224
ymax = (ymax/height)*224
3 定位：plt.imshow(img)
rec = Rectangle((xmin, ymin), (xmax-xmin), (ymax-ymin), fill=False, color='red')
ax = plt.gca()
ax.axes.add_patch(rec)
输出：
这时就可以把所有数据集导入训练，建立管道，训练成模型。（建议使用GPU版本）
