X_test = [] Y_test = [] for filename in glob.glob(TEST_DATA_DIR + "*.png"): X_test.append(np.array(Image.open(filename))) Y_test.append(filename.lstrip(TEST_DATA_DIR).rstrip("*.png")) # list->numpy(rgb)->gray->normalization->fit keras X_test = np.array(X_test,dtype=np.float32) X_test = rgb2gray(X_test) X_test = X_test / 255 X_test,_ = fit_keras_channels(X_test) Y_test = list(Y_test) for i in range(len(Y_test)): Y_test[i] = text2vec(Y_test[i]) Y_test = np.asarray(Y_test) print(X_test.shape,type(X_test)) print(Y_test.shape,type(Y_test))
时间: 2023-12-05 11:05:56 浏览: 58
DI_TEST.zip_di_test
这段代码看起来是一个测试数据集的预处理过程。它首先使用glob库来读取一个文件夹中所有以.png结尾的文件,然后将每个文件读取为numpy数组,并将它们添加到X_test列表中。同时,文件名也被添加到Y_test列表中,并且经过一些处理(lstrip和rstrip),只保留了文件名中间的文本部分。接下来,X_test数组被转换为灰度图像,并进行了归一化处理。最后,Y_test列表中的每个文本标签也被转换为向量形式,并转换为numpy数组。最后打印出X_test和Y_test的形状和类型。
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