一、影像基本處理以及資料集的簡單創建
初次接觸pytorch，配置環境還是比較麻煩的，主要是用到anaconda
下面是對影像處理的基本操作
from PIL import Image # 影像處理的庫
img_path = r'D://情緒圖片測驗/path1.jpg' # 圖片路徑
img = Image.open(img_path) # 呼叫方法，打開該影像
print(img.size) # 輸出該影像的尺寸
img.show() # 顯示資料集這是將目的地址的圖片形成串列
import os
dir_path = r'D://情緒圖片測驗5張' # 目的地址
img_path_list = os.listdir(dir_path) # 運用os庫將目的地址里面的圖片放在一個串列里面
print(img_path_list[0]) # 測驗 輸出list【0】下面來創建一個類，主要包含三種函式
class MyData(Dataset):
def __init__(self, root_dir, label_dir): # 初始化類，為class提供全域變數
def __getitem__(self, idx): # 獲取串列中每一個圖片
def __len__(self): # 回傳長度一個一個看，來看第一個初始化值
def __init__(self, root_dir, label_dir): # 初始化類，為class提供全域變數
self.root_dir = root_dir # 根檔案位置
self.label_dir = label_dir # 子檔案名
self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir) # 合并，即具體位置
self.img_path = os.listdir(self.path) # 轉換成串列的形式這邊的self其實就類似于C++的指標，是為了將它變成全域變數
來看第二個獲取圖片
def __getitem__(self, idx): # 獲取串列中每一個圖片
img_name = self.img_path[idx] # idx表示下標，即對應位置
img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name) # 每一個圖片的位置
img = Image.open(img_item_path) # 呼叫方法，拿到該影像
label = self.label_dir # 標簽
return img, label # 回傳img 圖片 label 標簽這邊回傳的值有兩個，一個是img圖片的資訊，一個是label標簽，在下面呼叫的時候會用到
下面是第三部分獲取長度，這部分比較簡單，就是一個len（）
def __len__(self): # 回傳長度
return len(self.img_path)下面看完整的類以及呼叫測驗
# -*- coding = utf-8 -*-
from torch.utils.data import Dataset
import cv2
from PIL import Image # 影像處理的庫
import os
'''
img_path = r'D://情緒圖片測驗/path1.jpg' # 圖片路徑
img = Image.open(img_path) # 呼叫方法，打開該影像
print(img.size) # 輸出該影像的尺寸
img.show() # 顯示資料集
'''
'''
dir_path = r'D://情緒圖片測驗5張' # 目的地址
img_path_list = os.listdir(dir_path) # 運用os庫將目的地址里面的圖片放在一個串列里面
print(img_path_list) # 測驗 輸出list【0】
'''
class MyData(Dataset):
def __init__(self, root_dir, label_dir): # 初始化類，為class提供全域變數
self.root_dir = root_dir # 根檔案位置
self.label_dir = label_dir # 子檔案名
self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir) # 合并，即具體位置
self.img_path = os.listdir(self.path) # 轉換成串列的形式
def __getitem__(self, idx): # 獲取串列中每一個圖片
img_name = self.img_path[idx] # idx表示下標，即對應位置
img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name) # 每一個圖片的位置
img = Image.open(img_item_path) # 呼叫方法，拿到該影像
label = self.label_dir # 標簽
return img, label # 回傳img 圖片 label 標簽
def __len__(self): # 回傳長度
return len(self.img_path)
root_dir = 'D://情緒圖片測驗5張' # 根目錄
happy_label_dir = '開心' # 子目錄
happy_dataset = MyData(root_dir, happy_label_dir) # 開心資料集創建完成
img, label = happy_dataset[2] # 由上面可知回傳的是兩個值
print(label) # 分別呼叫
img.show()
各行代碼的意思解釋以及給大家注釋了，還有不明白的地方歡迎留言私信哦
這里的D://情緒圖片5張是我自己創建的檔案夾，開心是根檔案下的子檔案，資料集（就是里面的圖片）是通過爬蟲獲取的，關于爬蟲的相關知識可以看我的第一篇文章哦~
來看結果
二、總結
這次主要是學習了一些影像操作的庫以及資料集的簡單創建，為日后訓練做準備，初次學習，歡迎大家批評指正哦~~
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/402574.html
標籤：其他