def read_data(data_dir) datas=[] labels=[] fpaths=[] for fname in os.listdir(data_dir) fpath=os.path.jion(data_dir,fname) fpaths.append(fpath) image=Image.open(fpath) data=np.array(image)/255.0 label=int(fname.spilt("_")[0]) datas.append(data) labels.append(label) datas=np.array(datas) labels=np.array(labels)
时间: 2024-04-11 18:31:38 浏览: 22
这段代码的作用是读取一个目录下的图像数据和标签,并将它们存储在一个数据集中。具体来说,它的实现如下:
1. 创建空的数据、标签和文件路径列表:`datas=[]`, `labels=[]`, `fpaths=[]`。
2. 遍历给定目录下的所有文件名:`for fname in os.listdir(data_dir)`
3. 构建每个文件的完整路径:`fpath=os.path.join(data_dir,fname)`,并将其添加到文件路径列表中:`fpaths.append(fpath)`。
4. 使用PIL库中的`Image.open()`方法打开当前文件的图像。
5. 将图像数据转换为NumPy数组,并进行归一化处理(将像素值除以255.0):`data=np.array(image)/255.0`。
6. 从文件名中提取标签信息,假设文件名的命名规则为"label_XXX.jpg",则提取标签的方法是通过下划线分割文件名并取第一个元素并转换为整数:`label=int(fname.split("_")[0])`。
7. 将图像数据和标签分别添加到数据和标签列表中:`datas.append(data)`, `labels.append(label)`。
8. 将数据和标签列表转换为NumPy数组:`datas=np.array(datas)`, `labels=np.array(labels)`。
这段代码的目的是将图像数据和标签加载到内存中,以便进行后续的数据处理和模型训练。
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