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 10:31:38 浏览: 38
parse_json.zip_JSON_data analysis_matlab json
这段代码是一个函数定义,函数名为`read_data`,它接受一个参数`data_dir`,表示数据文件夹的路径。函数的主要功能是读取文件夹中的图像数据,并将图像数据转换为numpy数组。
首先,代码定义了三个空列表`datas`、`labels`和`fpaths`,用于存储读取的图像数据、标签和文件路径。
然后,通过`os.listdir`遍历指定路径下的所有文件名,并使用`os.path.join`拼接路径,将每个文件的完整路径存储在`fpaths`列表中。
接下来,使用`PIL.Image`库的`open`方法打开每个图像文件,并将其转换为numpy数组。代码中的`np.array(image)`将图像数据转换为numpy数组,并除以255.0进行归一化处理。归一化后的图像数据存储在`datas`列表中。
最后,通过对文件名进行操作,提取出标签信息(假设文件名的格式为"label_XXX"),并将其转换为整数类型。标签信息存储在`labels`列表中。
最后两行代码将`datas`和`labels`转换为numpy数组,并返回结果。
需要注意的是,代码中存在一些错误,包括拼写错误(例如`os.path.jion`应该为`os.path.join`)和调用函数时缺少冒号。可能是由于复制粘贴时发生了一些错误。
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