怎么对文件夹里的图片进行数据集的划分

对文件夹内的图片进行数据集划分通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 首先，你需要确定每个图片的标签，比如它们属于哪个类别。这通常意味着你需要一个元数据文件或手动创建一个，其中列明了图片对应的信息（如文件名和相应的类别）。

2. **读取图片和标签**：
- 使用 Python 的库如 `os` 和 `PIL`（Python Imaging Library）或 `imgaug` 来遍历文件夹，并读取图片内容和存储在文件名或元数据中的标签信息。

3. **整理数据**：
- 创建两个列表，一个存储所有的图片路径（`X`），另一个存储对应的标签（`y`）。例如：

     from os import listdir
     from PIL import Image
     images = [Image.open(img_path) for img_path in os.listdir('images_folder')]
     labels = [get_label_from_file_name(img_path) for img_path in os.listdir('images_folder')]

4. **应用 `train_test_split`**：
- 将读取到的图片路径和标签一起传入 `train_test_split` 函数，就像之前提到的那样：

     from sklearn.model_selection import train_test_split
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

这样就得到了训练集和测试集的数据。

5. **保存数据**：
- 分别将训练集和测试集保存成适合模型训练的数据格式，比如 `.numpy` 文件或者直接保存图片和标签的元组。

记得在实际操作中考虑数据平衡、验证集等其他因素，以及可能需要的数据增强以提高模型的泛化能力。