将上边的代码中两张图片改为数据集

好的，如果你想将上面的代码中的两张图片改为数据集，可以参考下面的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import os
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 数据预处理
def preprocess_data(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.resize(img, (128, 128))
    img = img.astype('float32') / 255.0
    return img

# 读取数据集
def read_dataset(data_dir):
    X = []
    y = []
    for subdir in os.listdir(data_dir):
        subdir_path = os.path.join(data_dir, subdir)
        for file in os.listdir(subdir_path):
            if file.endswith('.jpg'):
                img_path = os.path.join(subdir_path, file)
                img = preprocess_data(img_path)
                X.append(img)
                y.append(subdir)
    return X, y

# 搭建CNN模型
def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(32, activation='relu'))
    model.add(Dense(16, activation='relu'))
    return model

# 模型训练
def train_model(model, X_train, y_train):
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    model.fit(np.array(X_train), np.array(y_train), epochs=10, batch_size=32)

# 特征提取
def extract_features(model, X):
    features = model.predict(np.array(X))
    return features

# 匹配算法
def match(features1, features2):
    distance = np.linalg.norm(features1 - features2)
    return distance

# 匹配质量评价
def evaluate_match(matches):
    threshold = 0.5
    correct_matches = np.sum(matches < threshold)
    total_matches = len(matches)
    quality = correct_matches / total_matches
    return quality

# 主函数
def main():
    # 读取数据集
    data_dir = 'data'
    X, y = read_dataset(data_dir)

    # 搭建CNN模型
    model = build_model()

    # 模型训练
    train_model(model, X, y)

    # 提取特征向量
    features1 = extract_features(model, [X[0]])
    features2 = extract_features(model, [X[1]])

    # 匹配
    distance = match(features1, features2)

    # 评价匹配质量
    quality = evaluate_match(distance)
    print('匹配质量为：', quality)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述代码中，我们定义了一个`read_dataset`函数，用于读取数据集，它接受一个数据集目录作为输入，返回一个包含所有图像数组的列表`X`和一个包含所有标签的列表`y`。我们使用`np.array`将列表转换为NumPy数组，以便将其作为模型的输入。

在主函数中，我们调用`read_dataset`函数来读取数据集。然后，我们搭建CNN模型、训练模型、提取特征向量、计算匹配距离和评价匹配质量，这些步骤与之前的代码示例相同。

希望这个回答能够帮助你！