from monai.transforms import CopyItemsd # 定义需要复制的键和复制次数 keys = ["img", "label"] copy_nums = 6 # 构建转换器 copy_transform = CopyItemsd(keys=keys, times=copy_nums, item_selector=lambda x: x["label"] == 1) # 对train_files进行转换 train_files = copy_transform(train_files),上述代码中没有item_selector参数,如何修改代码
时间: 2024-02-29 11:53:08 浏览: 31
如果不需要使用 `item_selector` 参数进行数据选择,可以将其从 `CopyItemsd` 的参数列表中删除,代码如下:
```python
from monai.transforms import CopyItemsd
# 定义需要复制的键和复制次数
keys = ["img", "label"]
copy_nums = 6
# 构建转换器
copy_transform = CopyItemsd(keys=keys, times=copy_nums)
# 对train_files进行转换
train_files = copy_transform(train_files)
```
这样,`copy_transform` 将会复制 `train_files` 中所有的数据项,并将复制后的数据添加到 `train_files` 中。
相关问题
monai.transforms对数据集做 loadimaged、ensurefirstchannel,resized,并对label=1的数据复制6份
可以使用以下代码对数据集进行 loadimaged、ensurefirstchannel,resized 操作,并对 label=1 的数据复制6份:
```python
import numpy as np
import monai.transforms as transforms
# 定义数据增强操作
transform = transforms.Compose([
transforms.LoadImage(image_only=True),
transforms.EnsureChannelFirst(),
transforms.Resize(spatial_size=(224, 224, 3)),
])
# 加载数据集
data = [...] # 数据集列表
labels = [...] # 标签列表
# 对数据集和标签进行处理
new_data = []
new_labels = []
for i in range(len(data)):
# 对数据进行变换
transformed_data = transform(data[i])
# 复制标签为1的数据6份
if labels[i] == 1:
for j in range(6):
new_data.append(transformed_data)
new_labels.append(labels[i])
else:
new_data.append(transformed_data)
new_labels.append(labels[i])
# 转换为numpy数组
new_data = np.array(new_data)
new_labels = np.array(new_labels)
```
在上述代码中,`LoadImage` 操作中的参数 `image_only=True` 表示只加载图像数据,不加载元数据。`EnsureChannelFirst` 操作确保通道数在前面,如 `(3, H, W)`。`Resize` 操作将数据缩放到 `(224, 224, 3)` 的大小。
对于标签为1的数据,使用 for 循环复制6份。最后将数据集和标签转换为 numpy 数组。
monai.transforms对数据集做 loadimaged、ensurefirstchannel,resized,copyitems,randrotated,其中copyitems只对label=1的数据复制6份
可以使用以下代码对数据集进行 loadimaged、ensurefirstchannel,resized、copyitems、randrotated 等操作,并对 label=1 的数据复制6份:
```python
import numpy as np
import monai.transforms as transforms
# 定义数据增强操作
transform = transforms.Compose([
transforms.LoadImage(image_only=True),
transforms.EnsureChannelFirst(),
transforms.Resize(spatial_size=(224, 224, 3)),
transforms.CopyItems(keys="image", times=6, filter_fn=lambda x: x["label"] == 1),
transforms.RandRotate(range_x=15, range_y=15, range_z=0, prob=0.5),
])
# 加载数据集
data = [...] # 数据集列表
labels = [...] # 标签列表
# 对数据集和标签进行处理
data_dicts = []
for i in range(len(data)):
data_dict = {"image": data[i], "label": labels[i]}
data_dicts.append(data_dict)
# 对数据进行变换
transformed_data_dicts = transform(data_dicts)
# 将数据转换为 numpy 数组
new_data = np.array([d["image"] for d in transformed_data_dicts])
new_labels = np.array([d["label"] for d in transformed_data_dicts])
```
在上述代码中,`CopyItems` 操作中的参数 `keys="image"` 表示只对图像数据进行复制,`times=6` 表示复制6次,`filter_fn=lambda x: x["label"] == 1` 表示只对标签为1的数据进行复制。`RandRotate` 操作对数据进行随机旋转,`range_x=15`、`range_y=15`、`range_z=0` 表示在x、y方向上旋转15度,z方向上不旋转,`prob=0.5` 表示操作的概率为50%。
最后将数据集和标签转换为 numpy 数组。
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