for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image)

这段代码是将所有图像数据分为训练集和测试集，其中all_num代表总共的样本数量，train_num代表训练集的样本数量。对于每个样本，代码会先将其读取进来，然后将其转换为灰度图像并调整大小为28x28像素。接着对像素值进行归一化处理，并将其转换为float32类型的numpy数组。最后，对于前train_num个样本，将其添加到data_train列表中，对于后面的样本，将其添加到data_test列表中，两个列表分别存储训练集和测试集的图像数据。该代码也可能用于图像分类任务中的数据预处理，将所有图像数据按照一定比例划分为训练集和测试集。

相关问题

data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image)

这段代码是对训练集和测试集的图片进行读取和预处理的操作，包括读取图片、转换图片格式、缩放图片、归一化等。首先，使用 for 循环遍历所有的图片，如果图片编号 i 小于 train_num，则将该图片作为训练集的一部分进行处理，否则将其作为测试集的一部分进行处理。接着，使用 cv2.imread(image) 函数读取图片，使用 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 函数将其转换为灰度图像，然后使用 cv2.resize 函数将其缩放为 28x28 的大小。接下来，使用 image.astype('float32') 将图片数据类型转换为 float32，并使用 np.array(image)/255 对其进行归一化处理，将像素值缩放到 [0,1] 的区间内。最后，使用 image.reshape(-1,28,28) 将图片转换为 28x28 的形状，并将其添加到 data_train 或 data_test 列表中。需要注意的是，该函数使用了 OpenCV 库来读取和处理图片，因此需要先安装和导入该库。

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

这段代码是定义了一个函数load_data，用来加载数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。函数接收一个参数file_dir，表示数据集所在的路径。首先，定义了all_num和train_num两个变量，用来表示数据集的总数和训练集的数量，其中训练集的数量是总数的75%。然后，定义了四个空列表，分别用来存储猫的图片路径、猫的标签、狗的图片路径和狗的标签。接着，使用os.listdir函数遍历数据集路径下的所有文件，对每个文件进行判断，如果文件名中包含'cat'字符串，则将该文件的路径添加到cats列表中，并将标签0添加到label_cats列表中；如果文件名中包含'dog'字符串，则将该文件的路径添加到dogs列表中，并将标签1添加到label_dogs列表中。然后，使用numpy.hstack函数将猫和狗的图片路径和标签拼接成两个一维数组image_list和label_list。接着，使用numpy.array函数将image_list和label_list拼接成一个二维数组temp，并将其转置，使得图片路径和标签分别位于temp的第一列和第二列。然后，使用numpy.random.shuffle函数对temp进行打乱顺序操作。接着，将temp的第一列（即图片路径）赋值给image_list，将temp的前train_num行的第二列（即标签）赋值给label1_train，将temp的后面部分的第二列（即标签）赋值给label1_test。然后，将label1_train和label1_test从字符串类型转换为整型，并分别赋值给label_train和label_test。最后，调用前面提到的数据预处理代码，将image_list中的每张图片进行预处理，并将处理后的图片数据分别添加到data_train和data_test列表中，并将列表转换为numpy数组类型。最后，函数返回data_train、label_train、data_test和label_test四个变量。