写一个对Fruit 360数据集预处理的python代码

由于没有具体的数据集文件，我将以一般的数据集预处理流程举例进行代码编写。

import os
import numpy as np
from PIL import Image

# 定义数据集路径
data_path = 'path/to/fruit360/dataset'

# 定义类别数和图像大小
num_classes = 10
img_size = 224

# 定义训练集和测试集的图像和标签
x_train = []
y_train = []
x_test = []
y_test = []

# 遍历数据集文件夹，获取图像和标签
for i in range(num_classes):
    # 训练集文件夹路径
    train_path = os.path.join(data_path, 'train', str(i))
    # 测试集文件夹路径
    test_path = os.path.join(data_path, 'test', str(i))
    
    # 遍历训练集文件夹，获取图像和标签
    for img_file in os.listdir(train_path):
        img_path = os.path.join(train_path, img_file)
        img = Image.open(img_path)
        img = img.resize((img_size, img_size))
        img = np.array(img) / 255.0
        x_train.append(img)
        y_train.append(i)
    
    # 遍历测试集文件夹，获取图像和标签
    for img_file in os.listdir(test_path):
        img_path = os.path.join(test_path, img_file)
        img = Image.open(img_path)
        img = img.resize((img_size, img_size))
        img = np.array(img) / 255.0
        x_test.append(img)
        y_test.append(i)

# 转换为numpy数组
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test)
y_test = np.array(y_test)

# 打乱训练集
indices = np.arange(x_train.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
x_train = x_train[indices]
y_train = y_train[indices]

# 打印数据集信息
print('训练集形状:', x_train.shape)
print('测试集形状:', x_test.shape)
print('训练集标签:', y_train)
print('测试集标签:', y_test)

以上代码实现了对Fruit 360数据集的预处理，包括读取图像、调整大小、标准化、转换为numpy数组、打乱顺序等操作。在实际应用中，可能需要根据具体的数据集进行一些修改。