AlexNet猫狗大战遇到的问题及解决方法_qq_35212636的博客

#数据集的加工
import cv2
import os
import numpy as np
'''def rebuild(dir):
    for root,dirs,files in os.walk(dir):
        for file in files:
            filepath = os.path.join(root,file)
            try:
                image = cv2.imread(filepath)
                dim = (227,227)
                resized = cv2.resize(image,dim)
                path = "cat_and_dog/cat_and_dog/"+file
                cv2.imwrite(path,resized)
            except:
                print(filepath)
                os.remove(filepath)
        cv2.waitKey(0)
rebuild("cat_and_dog/train")'''
#在这里导入的是图片集的根目录，os对数据集所在的文件夹进行读取，之后的一个for循环重建了图片数据所在的路径，在图片被重构后重新写入给定的位置
#需要提醒的是：笔者在这个代码段中对数据的读写是在一个try区域中，因为在整个数据集中不可避免地包含和出现坏地图片，这里当程序出现异常时，最简单地办法
#就是跳过出现问题地图片继续执行下去，因此在except模块中使用了os.remove函数对图片进行删除
'''第二步：图片数据集转换为Tensorflow专用格式'''
def get_file(file_dir):
    images = []
    temp = []
    for root,sub_folders,files in os.walk(file_dir):
        #image directories 图像目录
        for name in files:
            images.append(os.path.join(root,name))
            #get 10 sub_folders获取10个子文件夹
        for name in sub_folders:
            temp.append(os.path.join(root,name))
       # print(files)
        #assign 10 labels based on the folder names
        #根据文件夹名称分配10个标签
    labels=[]
    for one_folder in temp:
        n_img = len(os.listdir(one_folder))
        letter =  one_folder.split('\')[-1]
        print(temp)
        if letter == 'cat':
            labels = np.append(labels, n_img * [0])
        else:
            labels = np.append(labels, n_img[1])
        # shuffle洗牌
        temp = np.array([images, labels])
        temp = temp.transpose()
        np.random.shuffle(temp)
        image_list = list(temp[:, 0])
        labels_list = list(temp[:, 1])
        label_list = [int(float(i)) for i in labels_list]
        return image_list, label_list
#上面地代码段中，首先是对数据集文件的位置进行读取，之后根据文件夹名称的不同将处于不同文件夹中的图片标签设置为0或者1，如果由更多分类的话可以根据这个格式
#设置更多的标签类进行保存，而numpy对数组的调整重构了存储有对应文件位置和文件标签的矩阵，并将其返回
get_file("cat_and_dog/cat_and_dog/")
#数据集的加工
import cv2
import os
import numpy as np