数据格式转换: mat文件转换成py文件

对于python来说，当然可以直接使用scipy包中的loadmat方法导入

from scipy.io import loadmat
mat = loadmat(r"D:/dataset/ModelNet/traindata.mat")

这里的数据是对于ModelNet-10数据集单视角下的处理结果。

这里我们尝试将mat文件转换成py文件，其具有与cifar10相同的形式。

"""
This file is to translate the .mat file to .py file.
"""
import numpy as np
import pickle
import h5py# data path
trainpath = 'D:/dataset/ModelNet/traindata.mat'
# open files
file = h5py.File(trainpath, 'r')
# the data is transposed via h5py.
# get the data and labels
data = file['testdata'][:]
#print(data.shape)
label = file['testlabel'][:]
# tanpose， if needed
data = np.transpose(data)
#label = label.astype(np.int32)
data_len = len(data)
# create new 
inter_data =[[]]
inter_label = np.zeros((data_len,))# data tranfer
for i in range(data_len):img = data[i, :]if inter_data == [[]]:inter_data = [img]else:inter_data = np.concatenate((inter_data, [img]), axis = 0)inter_label[i] = label[0, i]# let the label to int type
inter_label = inter_label.astype(np.int32)# 创建字典来进行保存
inter_dict = {'data': inter_data, 'label': inter_label}
f_train = open('D:/dataset/ModelNet/train','wb')
pickle.dump(inter_dict, f_train)

如此保存的文件可直接放入tensorflow或者keras构建的网络中。

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