Python自定义数据集实战：17类别鲜花图像教程

本篇文章主要介绍了如何使用Python和TensorFlow在实际场景中创建自己的数据集，以鲜花图像数据集为例进行详细讲解。数据集名为17_Category_Flower，包含了17种英国常见鲜花，每种80张图片，需要用户下载并手动组织到相应的文件夹中。 首先，文章强调了使用Python的os库来操作文件系统，特别是遍历文件夹和获取文件路径。PIL（Python Imaging Library），作为Python中最常用的图像处理库，其Image类在数据预处理过程中扮演重要角色，支持图像的加载、读取和基本处理。 作者利用TFRecords格式来构建数据集，TFRecords是一个二进制文件格式，尽管不直观，但具有内存效率高、便于复制和移动等优点，且无需额外的标签文件。代码实现步骤如下： 1. 导入所需库：os、tensorflow、PIL、matplotlib.pyplot和numpy。 2. 定义当前工作目录（cwd）和花的类别列表（classes）。 3. 创建TFRecordWriter对象，指定要生成的文件名"flower_train.tfrecords"。 4. 使用for循环遍历每一种花的类别和图片： a. 获取每个类别的文件夹路径（class_path）。 b. 遍历文件夹中的所有图片（img_name），构建完整的图片路径（img_path）。 c. 使用Image类加载图片，并可能进行必要的预处理。 d. 将图片转换为numpy数组，并将其编码为TFRecords格式，包括类别标签（通过索引index和类别名称name关联）。 e. 写入TFRecordWriter，将预处理后的数据写入二进制文件。 通过这些步骤，用户能够理解和实践如何使用Python和TensorFlow的数据处理工具来组织、处理和存储自己的数据集，以便于后续的机器学习模型训练。此外，本文还展示了如何将图像数据与标签对应起来，这是训练深度学习模型的关键步骤。