基于pytorch的arcface人脸识别系统中包含用于加载LFW数据集的函数的datasets.py文件

以下是一个使用 PyTorch 实现的 ArcFace 人脸识别算法的 datasets.py 文件，其中包含了加载 LFW 数据集的函数：

import os
import cv2
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset

class LFWDataset(Dataset):
    def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None):
        self.root = root
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.imgs = []
        self.labels = []
        self.class_to_idx = {}

        with open(os.path.join(root, 'lfw_pair.txt'), 'r') as f:
            for line in f.readlines()[1:]:
                img1, img2, label = line.strip().split('\t')
                img1 = os.path.join(root, img1)
                img2 = os.path.join(root, img2)
                self.imgs.append((img1, img2))
                self.labels.append(int(label))

        with open(os.path.join(root, 'lfw_names.txt'), 'r') as f:
            for idx, line in enumerate(f.readlines()):
                name = line.strip()
                self.class_to_idx[name] = idx

    def __getitem__(self, index):
        img1_path, img2_path = self.imgs[index]
        label = self.labels[index]

        img1 = cv2.imread(img1_path)
        img2 = cv2.imread(img2_path)

        if self.transform is not None:
            img1 = self.transform(img1)
            img2 = self.transform(img2)

        if self.target_transform is not None:
            label = self.target_transform(label)

        return img1, img2, label

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

该数据集类继承自 PyTorch 中的 Dataset 类，实现了 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法。在初始化时，该类会读取 LFW 数据集文件夹中的 `lfw_pair.txt` 和 `lfw_names.txt` 文件，提取出人脸图像路径、标签等信息，并保存到 `self.imgs` 和 `self.labels` 属性中。在 `__getitem__` 方法中，通过读取图像路径和标签信息，将人脸图像加载到内存中，并进行相应的数据增强和标签处理，最后返回一个元组，包含两个图像和对应的标签。在 `__len__` 方法中，返回数据集中的样本数。