imgs_path = glob.glob('C:/Users/18842/Desktop/fish/fishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())
时间: 2024-04-19 22:30:38 浏览: 15
这段代码是用来处理一组图像文件路径,并根据路径中的标签生成一个标签到索引的映射字典。具体来说,它首先使用`glob.glob`函数找到指定路径下所有的图像文件路径,并将它们存储在`imgs_path`列表中。
接下来,它使用列表解析生成`all_labels_name`列表,其中存储了每个图像文件对应的标签名。这里使用了`split`函数来提取路径中的标签名。注意,这里假设路径的格式为`C:/Users/18842/Desktop/fish/fishes/label_name/image_name.jpg`,所以使用`split("\\")[-2]`提取倒数第二个元素作为标签名,并使用`split(".")[1]`提取标签名中的具体名称。
然后,代码使用`np.unique`函数获取唯一的标签名,并将它们存储在`label_names`数组中。
最后,代码通过字典推导式生成了两个字典:`label_to_index`和`index_to_label`。其中,`label_to_index`将每个标签名映射到一个数字索引,而`index_to_label`则将索引映射回原始的标签名。这些字典可以用于后续的标签索引和标签名之间的转换操作。
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imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())
这段代码主要是用于获取图像文件路径,并根据路径中的文件名来生成标签。具体解释如下:
- `imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg')`:使用`glob.glob()`函数获取指定目录下所有以`.jpg`为后缀的图像文件的路径,并将这些路径存储在`imgs_path`列表中。
- `all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path]`:使用列表推导式从每个图像文件路径中提取标签名称。通过将路径字符串按`\`进行分割,取倒数第二个元素,再通过`.`进行分割,取第二个元素作为标签名称,并将这些名称存储在`all_labels_name`列表中。
- `label_names = np.unique(all_labels_name)`:使用`np.unique()`函数获取所有唯一的标签名称,并将它们存储在`label_names`数组中。
- `label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names))`:使用字典推导式创建一个字典,将标签名称映射到对应的索引值。通过`enumerate()`函数遍历`label_names`数组,将每个标签名称与其对应的索引值进行映射,并将这些映射关系存储在`label_to_index`字典中。
- `index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())`:使用字典推导式创建一个字典,将索引值映射回对应的标签名称。通过`label_to_index.items()`获取`label_to_index`字典的键值对,并将每个键值对的键和值进行交换,从而将索引值映射回标签名称,并将这些映射关系存储在`index_to_label`字典中。
这些代码段的目的是为了建立标签和索引之间的映射关系,以方便后续对图像数据进行分类或其他处理操作。
修改下面代码使其忽略标签并依次选择索引,读取对应的图像序列路径(imgs_path),函数通过调用 self.loader() 函数来加载图像并一起返回 def getitem(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)
def getitem(self, index):
current_index = index % self.num_samples
imgs_path = self.imgseqs[current_index].split()
current_imgs = []
current_imgs_path = [path for path in imgs_path[:-1] if not path.startswith("<")]
for img_path in current_imgs_path:
current_img = self.loader(img_path)
current_imgs.append(current_img)
current_label_path = [path for path in imgs_path if path.startswith("<")][0][1:-1]
current_label = self.loader(current_label_path)
return current_imgs, current_label