图像匹配算法进行图像数据集的输入和预处理，使其能输入CNN神经网络中，写一个代码

以下是一个简单的图像匹配算法，用于将图像数据集进行输入和预处理，以便能够输入CNN神经网络中：

import numpy as np
import cv2
import os

# 定义图像数据集路径
dataset_path = "dataset/"

# 定义图像尺寸
IMG_SIZE = 224

# 定义CNN神经网络输入格式
INPUT_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)

# 加载数据集
def load_dataset():
    images = []
    labels = []
    for folder_name in os.listdir(dataset_path):
        folder_path = os.path.join(dataset_path, folder_name)
        for img_name in os.listdir(folder_path):
            img_path = os.path.join(folder_path, img_name)
            img = cv2.imread(img_path)
            img = cv2.resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
            images.append(img)
            labels.append(folder_name)
    return np.array(images), np.array(labels)

# 数据预处理
def preprocess_data(X, y):
    # 归一化像素值
    X = X / 255.0
    # 对标签进行独热编码
    y = np.eye(len(np.unique(y)))[y]
    return X, y

# 加载数据集并进行预处理
X, y = load_dataset()
X, y = preprocess_data(X, y)

这段代码假设您的图像数据集路径为“dataset/”，图像尺寸为224 x 224，并且您想使用独热编码对标签进行处理。它将图像加载到一个名为“images”的列表中，并将标签加载到名为“labels”的列表中。然后，它对图像进行了调整大小和归一化处理，并对标签进行了独热编码。