帮我补全以下代码# 指定文件夹并读取其中的数据 def read_data(folder, data_root="./work"): data = [] # 从train和valid文件夹分别读取有缺陷和无缺陷图像 if folder == 'train' or folder == 'valid': for label in ['defective', 'no_defective']: folder_name = os.path.join(data_root, folder, label) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): img = cv2.resize(cv2.imread(os.path.join(folder_name, file)), (224, 224)) # 令图像大小为224*224 data.append([img, 1 if label == 'defective' else 0]) # 有缺陷标注为1，无缺陷标注为0 if folder == 'train': # 对数据进行镜像处理以增加训练集数量 # 水平和垂直镜像 ############################################ img2 = img3 = data.append([img2, 1 if label == 'defective' else 0]) data.append([img3, 1 if label == 'defective' else 0]) # data.append([img4, 1 if label == 'defective' else 0]) ############################################ return data # 读取test文件夹全部数据 else: filepath = [] folder_name = os.path.join(data_root, folder) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): ################################################# ################################################# return data, filepath

当需要对图像进行水平和垂直镜像处理时，需要添加以下代码：

img2 = cv2.flip(img, 0)  # 在竖直方向上翻转图像
img3 = cv2.flip(img, 1)  # 在水平方向上翻转图像

将其添加到函数中对应的位置即可。

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# 指定文件夹并读取其中的数据 def read_data(folder, data_root="./work"): data = [] # 从train和valid文件夹分别读取有缺陷和无缺陷图像 if folder == 'train' or folder == 'valid': for label in ['defective', 'no_defective']: folder_name = os.path.join(data_root, folder, label) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): img = cv2.resize(cv2.imread(os.path.join(folder_name, file)), (224, 224)) # 令图像大小为224*224 data.append([img, 1 if label == 'defective' else 0]) # 有缺陷标注为1，无缺陷标注为0 if folder == 'train': # 对数据进行镜像处理以增加训练集数量 # 水平和垂直镜像 ############################################ img2 = img3 = data.append([img2, 1 if label == 'defective' else 0]) data.append([img3, 1 if label == 'defective' else 0]) # data.append([img4, 1 if label == 'defective' else 0]) ############################################ return data # 读取test文件夹全部数据 else: filepath = [] folder_name = os.path.join(data_root, folder) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): ################################################# ################################################# return data, filepath

这是一个 Python 函数 `read_data`，用于从指定文件夹中读取图像数据。其中：

- `folder` 表示要读取的文件夹名称，可以是 train、valid 或 test。
- `data_root` 表示数据所在的根目录，默认为 "./work"。
- 对于 train 和 valid 文件夹，函数会分别读取有缺陷和无缺陷的图像，并将它们的标签分别标注为 1 和 0。对于 train 数据还会进行数据增强，即对图像进行水平和垂直镜像，以增加训练集数量。
- 对于 test 文件夹，函数会读取全部数据，并返回数据和文件路径。

这段代码似乎存在缺陷，其中有两个变量 `img2` 和 `img3` 没有被定义，可能需要根据具体情况进行补充。

为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

# 定义一个函数 data_set_split，用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集
# 参数 src_data_folder 表示原始数据集的目录路径
# 参数 target_data_folder 表示划分后数据集的目标路径
# 参数 train_scale 表示训练集所占比例，默认为 0.8
# 参数 val_scale 表示验证集所占比例，默认为 0.1
# 参数 test_scale 表示测试集所占比例，默认为 0.1
def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):
# 输出提示信息
print("开始数据集划分")
# 获取原始数据集中的类别名称
class_names = os.listdir(src_data_folder)
# 定义一个列表 split_names，表示划分后的三个子集名称
split_names = ['train', 'val', 'test']
# 遍历每个子集名称
for split_name in split_names:
# 创建子集目录
split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
if os.path.isdir(split_path):
# 如果目录已经存在，则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(split_path)
# 遍历每个类别名称
for class_name in class_names:
# 创建每个类别在当前子集中的目录
class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
if os.path.isdir(class_split_path):
# 如果目录已经存在，则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(class_split_path)