写出一段利用smote算法处理不平衡图像数据集的代码示例

以下是利用SMOTE算法处理不平衡图像数据集的代码示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成不平衡的样本数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                            weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                            n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                            n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=10)

# 对不平衡数据进行SMOTE处理
smote = SMOTE(random_state=10)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_sample(X_train, y_train)

# 输出SMOTE处理后的样本数量
print("SMOTE处理后的样本数量：", len(X_train_smote))

在上面的代码中，我们首先使用`make_classification`函数生成了一个不平衡的样本数据集。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SMOTE`类进行SMOTE处理，得到了新的训练集和标签。最后，我们输出了SMOTE处理后的样本数量。

需要注意的是，上面的代码只是对不平衡样本进行了SMOTE处理，如果需要进行模型训练和测试，还需要进一步处理数据集。