def generate_arrays_from_file(lines,batch_size): n = len(lines) i = 0 while 1: X_train = [] Y_train = [] for _ in range(batch_size): if i==0: np.random.shuffle(lines) #-------------------------------------# # 读取输入图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[0] img = Image.open("./dataset2/jpg/" + name) img = img.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.BICUBIC) img = np.array(img)/255 X_train.append(img) #-------------------------------------# # 读取标签图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[1].split()[0] label = Image.open("./dataset2/png/" + name) label = label.resize((int(WIDTH/2),int(HEIGHT/2)), Image.NEAREST) if len(np.shape(label)) == 3: label = np.array(label)[:,:,0] label = np.reshape(np.array(label), [-1]) one_hot_label = np.eye(NCLASSES)[np.array(label, np.int32)] Y_train.append(one_hot_label) i = (i+1) % n yield (np.array(X_train), np.array(Y_train))

这个函数是一个用于生成训练数据的生成器函数。它从一个包含了文件路径和标签的文本文件中读取数据，并将其处理成模型可以使用的格式。

函数的参数包括 `lines` 和 `batch_size`。`lines` 是一个包含了文件路径和标签的文本文件的行列表，`batch_size` 是每个批次中的样本数量。

函数使用了一个无限循环 `while 1`，这意味着它会不断地生成数据。在每个循环迭代中，函数会重新初始化 `X_train` 和 `Y_train` 空列表，用于存储当前批次的训练数据。

然后，它使用一个 `for` 循环来迭代 `batch_size` 次，从 `lines` 中读取训练样本。如果 `i` 的值为 0，表示已经遍历完了所有行，这时需要重新打乱 `lines` 的顺序，以保证随机性。

接下来，代码根据行中的内容读取输入图片和标签图片。它首先从行中提取出输入图片的文件名，并使用 `Image.open` 方法打开图片文件。然后，使用 `resize` 方法将图片调整为指定的宽度和高度，并使用 `Image.BICUBIC` 进行插值。之后，将图片转换为 NumPy 数组，并进行归一化处理（除以 255）。最后，将处理后的图片添加到 `X_train` 列表中。

类似地，代码从行中提取出标签图片的文件名，并使用类似的方式处理标签图片。不过，这里还有一个附加步骤，它将标签图片进行了降采样（resize）操作，并将其转换为 NumPy 数组。如果标签图片是 RGB 彩色图像，代码会将其转换为灰度图像。然后，将标签图像重新形状为一维数组，并使用 one-hot 编码的方式将其转换为 one-hot 标签向量。最后，将处理后的标签向量添加到 `Y_train` 列表中。

在每次迭代结束时，更新 `i` 的值，以便下一次迭代可以读取下一行的数据。通过 `yield` 关键字，函数将生成当前批次的训练数据，并返回给调用者。这意味着在使用该函数生成数据时，可以使用 `next()` 函数来获取下一个批次的训练数据。

总之，该函数通过迭代读取文本文件中的数据，并将其处理成模型可以使用的格式，然后以生成器的方式返回给调用者，用于训练模型。