fetch_lfw_people() 函数在加载数据集时需要指定数据集文件的路径,即 data_home 参数。在上述代码中,我们将数据集文件复制到了 D盘/lfw_home/ 目录下,并将 data_home 参数设置为该目录的路径,举例
时间: 2024-02-18 11:06:33 浏览: 17
好的,如果您希望将数据集文件保存在 D 盘下的 lfw_home 目录中,并将 `data_home` 参数设置为该目录的路径,可以按照以下方式修改代码:
```python
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
lfw_home = 'D:/lfw_home/' # 设置数据集文件的保存路径
people = fetch_lfw_people(data_home=lfw_home, min_faces_per_person=70, resize=0.4)
```
这样,`fetch_lfw_people()` 函数会在指定的路径下查找数据集文件,如果文件不存在则会自动下载并保存到该路径下。注意,路径中的斜杠应该使用正斜杠 `/`,或者使用双反斜杠 `\\` 来表示。
相关问题
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100) 将加载到什么路径
fetch_lfw_people函数不会将数据集保存到本地路径,而是直接从互联网上下载数据到内存中,并返回一个包含数据和标签信息的Bunch对象。如果需要将数据集保存到本地路径,可以使用fetch_lfw_people函数提供的参数data_home来指定本地路径,默认路径是在用户主目录下的scikit_learn_data文件夹中。例如,fetch_lfw_people(data_home='./data')会将数据集保存到当前目录下的data文件夹中。
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100) ,使用本地路径达到相同的效果
要达到与使用fetch_lfw_people函数从互联网上下载数据集相同的效果,可以先将数据集下载到本地路径,然后使用sklearn中的fetch_lfw_people函数提供的参数data_home来指定本地路径。具体步骤如下:
1. 下载LFW人脸数据集,并将文件解压缩到本地路径中。可以从官网上下载数据集文件,并解压缩到指定的本地路径中。例如,将LFW数据集下载到/home/user/lfw文件夹中,解压后的文件路径为/home/user/lfw/lfw_funneled。
2. 使用fetch_lfw_people函数加载本地路径中的数据集,例如:
```
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
lfw_people = fetch_lfw_people(data_home='/home/user/lfw/lfw_funneled', min_faces_per_person=100)
```
将数据集保存在指定的本地路径中,fetch_lfw_people函数会从该路径中读取数据集并返回一个包含数据和标签信息的Bunch对象。
3. 可以使用与前面相同的方式,使用opencv或Pillow等库读取并加载本地图片,例如:
```
import cv2
import os
data_path = '/home/user/lfw/lfw_funneled/'
for i in range(len(lfw_people.images)):
image_path = os.path.join(data_path, lfw_people.target_names[lfw_people.target[i]], lfw_people.filenames[i])
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这里的data_path指定了本地路径,使用os.path.join函数将图片路径拼接起来,然后使用cv2.imread函数读取本地图片。