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python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)

python

文件夹合并

数据集

25 下载量 50 浏览量更新于2023-03-16 评论 1 收藏 204KB PDF 举报

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主要介绍了python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集制作数据集)

主要介绍了python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起

跟随小编过来看看吧

此操作目的是为了制作自己的数据集，深度学习框架进行数据准备，此操作步骤包括对文件夹进行操作，将两个文件夹合并至另一个文件夹

该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集（简化版的数据集旨在说明数据准备过程）如下图所示：

该数据集只有三个人的数据，A01代表工人甲的煤矿下的照片，B01代表工人甲下矿前的照片，同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照

片数据。。。

如下图所示如下图所示

矿下矿下

矿上矿上

开始制作数据集：开始制作数据集：

首先建立训练集（0.7）和测试集（0.3），即建立一个空白文件夹

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在X_processed文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张不戴口罩的照片；在X_masked文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张戴口罩的照片，请用python语言写一段程序，读取两个文件夹的照片，并用支持向量机进行训练。训练集和测试集的比例为8：2；对每张照片，提取特征的语句形如：x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)，其中x是照片。写出代码并解释之

下面是使用Python语言读取两个文件夹中的照片，并使用支持向量机进行训练的代码示例： ```python import os import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import ...

我想要将复发的数据集按照6：2：2分为训练、验证和测试集，标签定义为1.再将未复发的数据集按照6：2：2分为训练、验证和测试集，标签定义为0.最后分别合并划分号的数据集，最终合成为list形式的训练集、验证集和测试集。代码怎么写

这里假设数据集文件夹中包含两个子文件夹：`复发`和`非复发`，分别存储复发和非复发的数据。代码会创建一个`dataset`文件夹，其中包含三个子文件夹`train`、`val`和`test`，分别存储划分后的数据集。遍历数据集...

请将我的数据集里面的3D图像变成2D、三通道、png格式的图像（要求调整窗宽和窗位，以突出所需区域的细节）。数据集里面的3D标签变成（要求背景灰度值0、肝脏灰度值1、肝脏肿瘤灰度值2的）2D的png格式标签。 LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹。Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii。 LiTS2017数据集的路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017。保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。

# 将3个通道合并 ct_array_3d = np.stack([ct_array_1, ct_array_2, ct_array_3], axis=-1) # 将3D图像和标签转换为2D图像和标签 for j in range(ct_array_3d.shape[0]): ct_img = ct_array_3d[j] * 255 ...

yolov8训练集和测试集一起

1. 将训练集和测试集的图像和标注文件放入两个不同的文件夹中。 2. 创建一个新的文件夹，用于存放合并后的训练集和测试集。 3. 使用文件操作库（如Python的shutil库）将训练集和测试集中的图像和标注文件复制到新...

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使用pytorch训练一个基于多尺度自编码网络的红外与可见光图像融合的模型，以加深对红外与可见光图像融合的理解，掌握图像融合、深度学习、多尺度分析的基本理论方法，实现红外与可见光图像的融合的全过程代码

我们可以将红外图像和可见光图像分别放在两个文件夹中，然后使用Python代码将它们读入内存。接下来，我们需要定义我们的模型。我们将使用PyTorch框架来定义我们的模型，具体来说，我们将定义一个多尺度自编码网络...

不是15年，而是分别有15个数据栅格数据

# 合并两个数据集 data = pd.concat([ndvi_data, albedo_data], axis=1) # 计算 NDVI 和反照率之间的相关系数 corr = data['NDVI'].corr(data['albedo']) # 计算 NDVI 和反照率之间的线性回归模型 slope, ...

python 合并json文件代码

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环境python3.6 合并前第一个文件和第二个文件代码 file1 = open(my.txt,r) file2 = open(ids.txt,r) file1_lists =file1.readlines() file2_lists =file2.readlines() file3_list = [] file4_list = [] for i in file1_lists: temp_list = i.split() file3_list.append(str(temp_list[0])) # print(len(file3_list)) for i in

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