# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

时间: 2023-12-29 20:05:23 浏览: 37
您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件,然后根据文件名中的信息来判断是否是病人的图片。以下是修改后的代码: ``` import os import cv2 import numpy as np data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" images = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if "patient" in file: # 判断文件名中是否包含病人信息 img_path = os.path.join(root, file) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) ``` 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片,不论这些图片在哪个子文件夹下。
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# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4),好像并没有按照一定的比例你分割数据集

确实,这段代码没有明确地按照一定的比例划分数据集。这里的 `train` 和 `val` 目录分别代表着训练集和验证集,而 `ImageFolder` 类会自动读取这些目录下的文件,并且将它们解释为不同的类别。因此,要按照一定的比例划分数据集,需要先手动将数据集文件夹按照比例划分成两个子文件夹,例如 `train` 和 `val`,然后再将这两个文件夹的路径传递给 `ImageFolder` 类来读取数据。具体地,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先确定划分比例,例如将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的验证集。 2. 在数据集根目录下创建 `train` 和 `val` 两个文件夹,并在这两个文件夹中分别创建与数据集中类别相同的子文件夹。 3. 将数据集中的所有图片按照比例分别复制到 `train` 和 `val` 两个文件夹的对应类别子文件夹中。 4. 在代码中分别传递 `train` 和 `val` 两个文件夹的路径给 `ImageFolder` 类来读取数据。 下面是一个示例代码,用于按照 80% - 20% 的比例划分数据集: ```python import os import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集路径 data_dir = 'path/to/dataset' # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(val_dir) for class_dir in os.listdir(train_dir): class_path = os.path.join(train_dir, class_dir) if os.path.isdir(class_path): os.makedirs(os.path.join(val_dir, class_dir)) file_list = os.listdir(class_path) num_val = int(len(file_list) * 0.2) for i in range(num_val): file_name = file_list[i] src_path = os.path.join(class_path, file_name) dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name) os.rename(src_path, dst_path) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) ``` 在这个示例代码中,我们首先定义了数据预处理方式,并且将数据集划分为 `train` 和 `val` 两个文件夹。然后,我们使用 `os.listdir()` 函数遍历了 `train` 目录下的所有类别子文件夹,并且在 `val` 目录下创建了相同的类别子文件夹。然后我们通过计算每个类别子文件夹下的图片数量,来确定需要将多少张图片移动到验证集中。最后,我们使用 `datasets.ImageFolder()` 类来读取数据,并且定义了数据加载器。

更改这段代码,让它可以从文件夹中读取图片并进行批量操作from PIL import Image import os # 加载图像 image_path = "D:/pythonProject/image_dir/DL2D00001601.jpg" # 替换为你的图像文件路径 image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小图像的宽度和高度 width, height = image.size crop_width = width // num_cols crop_height = height // num_rows # 切割图像并保存小图像 for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): # 计算切割框的左上角和右下角坐标 left = j * crop_width upper = i * crop_height right = left + crop_width lower = upper + crop_height # 切割图像 crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/crop_{i}_{j}.jpg")

可以使用os模块中的listdir()函数获取文件夹中的所有文件名,然后对每个文件进行操作。修改后的代码如下: from PIL import Image import os # 加载图像 image_dir = "D:/pythonProject/image_dir" for filename in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, filename) image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小图像的宽度和高度 width, height = image.size crop_width = width // num_cols crop_height = height // num_rows # 切割图像并保存小图像 for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): # 计算切割框的左上角和右下角坐标 left = j * crop_width upper = i * crop_height right = left + crop_width lower = upper + crop_height # 切割图像 crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 获取文件名和扩展名 name, ext = os.path.splitext(filename) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/{name}_crop_{i}_{j}{ext}") 这段代码会批量读取指定文件夹下的所有图片,对每个图片进行切割,并将切割后的小图像保存到指定的文件夹中。

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代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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