ck+数据集怎么将表情分类在七个文件夹中

CK 数据集是一个用于表情识别的数据库，包含了 7 种不同的情绪状态：生气、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立。如何将数据集中的表情分类到相应的情绪状态文件夹中呢？

首先，需要对数据集进行预处理。将图片文件夹内的所有图片按照命名规则进行重命名，具体方法如下：

将每张图片的名字按照 “情绪状态_序号.jpg” 的格式进行命名，例如：happy_01.jpg, angry_02.jpg 等等。

接下来，需要写一个 Python 脚本来进行文件夹分类操作。具体实现步骤如下：

1. 使用 Python 中的 os 模块遍历数据集的每个图片文件。

2. 从每个文件名中提取出情绪状态的字符串部分（例如 happy、angry 等等）。

3. 根据情绪状态字符串创建一个文件夹，如果文件夹已经存在则不用创建。

4. 将图片移动到对应的情绪状态的文件夹中。

以下是代码示例：

import os
import shutil

# 数据集文件夹路径
dataset_path = "CK+48"

# 遍历数据集中所有的文件
for filename in os.listdir(dataset_path):
    # 若文件是图片
    if filename.endswith(".jpg"):
        # 提取出情绪状态（例如：happy、angry 等等）
        emotion = os.path.splitext(filename)[0].split("_")[0]
        
        # 创建对应的情绪状态文件夹
        if not os.path.exists(emotion):
            os.mkdir(emotion)
        
        # 将图片移动到对应的情绪状态文件夹
        shutil.move(os.path.join(dataset_path, filename), os.path.join(emotion, filename))

以上就是将 CK 数据集中的表情分类到七个文件夹中的方法。