Ce qui suit est une méthode Python pour lire toutes les images dans un dossier spécifié. Elle a une bonne valeur de référence et j'espère qu'elle sera utile à tout le monde. Jetons un coup d'oeil ensemble
(1) Préparation des données
Introduction à l'ensemble de données :
L'ensemble de données stocke 1223 Là Il y a 756 échantillons négatifs (les noms d'image sont de 0,1 à 0,756) et 458 échantillons positifs (les noms d'image sont de 1,1 à 1,458), parmi lesquels : l'étiquette avant "." est l'étiquette de l'échantillon et l'étiquette après "." numéro
(2) Utilisez python pour lire toutes les images du dossier
''' Load the image files form the folder input: imgDir: the direction of the folder imgName:the name of the folder output: data:the data of the dataset label:the label of the datset ''' def load_Img(imgDir,imgFoldName): imgs = os.listdir(imgDir+imgFoldName) imgNum = len(imgs) data = np.empty((imgNum,1,12,12),dtype="float32") label = np.empty((imgNum,),dtype="uint8") for i in range (imgNum): img = Image.open(imgDir+imgFoldName+"/"+imgs[i]) arr = np.asarray(img,dtype="float32") data[i,:,:,:] = arr label[i] = int(imgs[i].split('.')[0]) return data,label
Les données et l'étiquette obtenues ici sont des données ndarray
données : (1223,1,12,12)
étiquette : (1223,)
Remarque : le type de données nddary est un type de données fourni par numpy, c'est-à-dire un tableau à N dimensions, qui compense le défaut selon lequel le tableau en python ne prend pas en charge plusieurs dimensionnalité
(3) Méthode d'appel
craterDir = "./data/CraterImg/Adjust/" foldName = "East_CraterAdjust12" data, label = load_Img(craterDir,foldName)
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