train_dir = "/path/to/train/folder" val_dir = "/path/to/validation/folder" test_dir = "/path/to/test/folder"
时间: 2023-12-19 08:07:01 浏览: 59
这是一个示例代码的路径,用于指定训练、验证和测试数据集所在的文件夹路径。你需要将代码中的路径修改为你自己数据集所在的文件夹路径。例如,如果你的训练数据集存储在名为`train_data`的文件夹中,你需要将`train_dir`更改为`train_dir = "/path/to/train_data"`。同样,你需要对`val_dir`和`test_dir`进行相应的更改。
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详细解释每一句代码import numpy as np import cv2 import os root = 'data/' # change to your data folder path data_f = ['ISIC-2017_Training_Data/', 'ISIC-2017_Validation_Data/', 'ISIC-2017_Test_v2_Data/'] mask_f = ['ISIC-2017_Training_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Validation_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Test_v2_Part1_GroundTruth/'] set_size = [2000, 150, 600] save_name = ['train', 'val', 'test'] height = 192 width = 256 for j in range(3): print('processing ' + data_f[j] + '......') count = 0 length = set_size[j] imgs = np.uint8(np.zeros([length, height, width, 3])) masks = np.uint8(np.zeros([length, height, width])) path = root + data_f[j] mask_p = root + mask_f[j] for i in os.listdir(path): if len(i.split('_'))==2: img = cv2.imread(path+i) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (width, height)) m_path = mask_p + i.replace('.jpg', '_segmentation.png') mask = cv2.imread(m_path, 0) mask = cv2.resize(mask, (width, height)) imgs[count] = img masks[count] = mask count +=1 print(count) np.save('{}/data_{}.npy'.format(root, save_name[j]), imgs) np.save('{}/mask_{}.npy'.format(root, save_name[j]), masks)
这段代码是一个数据处理的脚本,目的是将一个包含有图像和掩膜的数据集处理成模型可以理解的训练数据和验证数据。下面是每一行的功能:
1. `import numpy as np`:导入 NumPy 库,用于处理多维数组和矩阵运算。
2. `import cv2`:导入 OpenCV 库,用于图像处理和计算机视觉应用。
3. `import os`:导入 os 库,用于访问操作系统的功能。
4. `root = 'data/'`:设置数据集所在的文件夹路径。
5. `data_f = ['ISIC-2017_Training_Data/', 'ISIC-2017_Validation_Data/', 'ISIC-2017_Test_v2_Data/']`:设置包含图像的文件夹名称。
6. `mask_f = ['ISIC-2017_Training_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Validation_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Test_v2_Part1_GroundTruth/']`:设置包含掩膜的文件夹名称。
7. `set_size = [2000, 150, 600]`:设置每个数据集的大小。
8. `save_name = ['train', 'val', 'test']`:设置每个数据集的名称。
9. `height = 192`:设置图像的高度。
10. `width = 256`:设置图像的宽度。
11. `for j in range(3):`:循环处理每个数据集。
12. `print('processing ' + data_f[j] + '......')`:输出正在处理的数据集名称。
13. `count = 0`:设置计数器为0。
14. `length = set_size[j]`:获取当前数据集的长度。
15. `imgs = np.uint8(np.zeros([length, height, width, 3]))`:创建一个空的多维数组来保存图像数据。它是一个四维的数组,第一个维度表示样本数量,第二个和第三个维度表示图像的高度和宽度,最后一个维度表示通道数。
16. `masks = np.uint8(np.zeros([length, height, width]))`:创建一个空的多维数组来保存掩膜数据。它是一个三维的数组,第一个维度表示样本数量,第二个和第三个维度表示掩膜的高度和宽度。
17. `path = root + data_f[j]`:获取当前数据集所在的路径。
18. `mask_p = root + mask_f[j]`:获取当前掩膜所在的路径。
19. `for i in os.listdir(path):`:循环处理当前数据集下的每个图像。
20. `if len(i.split('_'))==2:`:判断当前图像是否包含掩膜。如果包含,继续处理;否则跳过。
21. `img = cv2.imread(path+i)`:读取当前图像的数据。
22. `img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)`:将读取的数据从 BGR 格式转换为 RGB 格式。
23. `img = cv2.resize(img, (width, height))`:将图像缩放到指定的大小。
24. `m_path = mask_p + i.replace('.jpg', '_segmentation.png')`:获取当前图像对应的掩膜路径。
25. `mask = cv2.imread(m_path, 0)`:读取当前掩膜的数据。
26. `mask = cv2.resize(mask, (width, height))`:将掩膜缩放到指定的大小。
27. `imgs[count] = img`:将当前图像保存到图像数组中。
28. `masks[count] = mask`:将当前掩膜保存到掩膜数组中。
29. `count +=1`:计数器加1。
30. `print(count)`:输出当前处理的图像数量。
31. `np.save('{}/data_{}.npy'.format(root, save_name[j]), imgs)`:将处理后的图像数据保存为 NPY 格式。
32. `np.save('{}/mask_{}.npy'.format(root, save_name[j]), masks)`:将处理后的掩膜数据保存为 NPY 格式。
我有两个文件夹,一个文件夹有500张猫的图像,另外一个文件夹有500张狗的图像。请帮我用python写出将这1000张图像按照8:1:1的比例划分成训练集、验证集和测试集,并且生成训练集、验证集和测试集三个文件夹,每个文件夹下有猫和狗两个图片文件夹
好的,您可以使用Python中的os、random和shutil库来实现这个需求。以下是一个简单的代码示例:
```python
import os
import random
import shutil
# 定义猫和狗两个类别
classes = ['cat', 'dog']
# 定义训练集、验证集和测试集的比例
train_ratio = 0.8
val_ratio = 0.1
test_ratio = 0.1
# 定义原始图像文件夹的路径和新文件夹的路径
orig_dir = '/path/to/original/folder'
train_dir = '/path/to/train/folder'
val_dir = '/path/to/validation/folder'
test_dir = '/path/to/test/folder'
# 创建新文件夹
os.makedirs(train_dir)
os.makedirs(val_dir)
os.makedirs(test_dir)
# 遍历每个类别的图像文件夹
for cls in classes:
cls_dir = os.path.join(orig_dir, cls)
images = os.listdir(cls_dir)
random.shuffle(images)
# 计算每个类别的图像数量
num_images = len(images)
num_train = int(num_images * train_ratio)
num_val = int(num_images * val_ratio)
num_test = num_images - num_train - num_val
# 将图像按比例分配到训练集、验证集和测试集
train_images = images[:num_train]
val_images = images[num_train:num_train+num_val]
test_images = images[num_train+num_val:]
# 复制图像到新文件夹
for image in train_images:
src = os.path.join(cls_dir, image)
dst = os.path.join(train_dir, cls, image)
shutil.copyfile(src, dst)
for image in val_images:
src = os.path.join(cls_dir, image)
dst = os.path.join(val_dir, cls, image)
shutil.copyfile(src, dst)
for image in test_images:
src = os.path.join(cls_dir, image)
dst = os.path.join(test_dir, cls, image)
shutil.copyfile(src, dst)
```
在上面的代码中,您需要替换以下变量的值:
- `classes`:您的类别名称列表,例如['cat', 'dog']。
- `train_ratio`、`val_ratio` 和 `test_ratio`:您希望分配到训练集、验证集和测试集的比例。
- `orig_dir`:原始图像文件夹的路径。
- `train_dir`、`val_dir` 和 `test_dir`:新文件夹的路径,用于存储训练集、验证集和测试集。
最后,您需要运行代码并等待它完成。完成后,您应该会在新文件夹中看到一个类别子文件夹,其中包含分配给训练集、验证集和测试集的图像。
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