import cv2 import os from os import path import numpy as np # 文件夹路径 url = r"C:\Users\86176\Desktop\trains\sub01" # 读取 file = os.listdir(url) data = [] labels = [] label = 0 for f in file: # 读取根目录 real_url = path.join(url, f) picture = os.listdir(real_url) for p in picture: p_address = path.join(real_url, p) # print(p_address) photo = cv2.imread(p_address) photo = cv2.resize(photo,(224,224)) # cv2.imshow("p",photo) # cv2.waitKey() photo = photo.transpose(2,0,1) data.append(photo) labels.append(label) label += 1 dataset = np.array([i for i in zip(data,labels)]) # print(dataset) np.save('dataset', dataset)
时间: 2024-01-03 20:03:04 浏览: 561
这段代码是用于读取一个文件夹中的图片数据,并将其转换为numpy数组格式,并保存为.npy文件。具体实现过程如下:
1. 引入需要使用的库,包括cv2、os和numpy。
2. 定义文件夹路径url。
3. 读取该文件夹下的所有文件夹,即子文件夹。
4. 遍历所有子文件夹,读取每个子文件夹中的所有图片。
5. 将每张图片读取后进行resize操作,将其大小调整为224*224。
6. 将图片数据进行转置操作,将通道数变为第一维,即(通道数,高,宽)的形式。
7. 将处理后的图片数据和对应的标签值添加到对应的列表中。
8. 将标签值加1,为下一个子文件夹准备。
9. 将数据和标签值组成的列表转换为numpy数组。
10. 将得到的numpy数组保存为.npy文件,方便后续使用。
需要注意的是,该代码中的图片数据应该是RGB格式,如果读取的图片为灰度图,则需要将其复制三份,以构造RGB格式的数据。
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#!/usr/bin/env python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras import layers import os import numpy as np # train_dir = './Dataset/' # validation_dir = './validation/' # num_class
抱歉,我不太明白你的问题是什么。这段代码是一个使用 TensorFlow 和 Keras 搭建图像分类模型的示例代码。其中,使用 ImageDataGenerator 对图像进行数据增强,创建了一个包含多个卷积层和全连接层的神经网络模型,并对模型进行编译和训练。 num_class 可能是指分类的类别数。如果你有任何具体的问题,可以详细说明,我会尽力回答。
import cv2 import numpy as np # 指定存放图片的路径 path = 'f:\\deeplearning\
import cv2是Python中用于调用OpenCV库的模块。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。通过import cv2语句,我们可以在Python中使用OpenCV的函数和方法来处理图像和视频数据。
同时,import numpy as np语句是用来导入numpy库,并给它起一个别名np。numpy是Python中用于科学计算的库,提供了大量的数学函数和矩阵运算功能。通过import numpy as np语句,我们可以在Python中使用numpy库中的各种函数和方法来进行数组运算、线性代数运算等操作。
综合起来,import cv2 import numpy as np这句话意味着我们在Python中导入了OpenCV库和numpy库,并分别用cv2和np来表示它们。这样就可以方便地使用OpenCV和numpy库中的各种函数和方法来处理图像数据和进行科学计算。这对于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域的开发非常有用。
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