# 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 16:05:23 浏览: 79
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。
相关问题
# 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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