我有一組照片，在文件夾中標有狗、貓、卡車、飛機和汽車。一旦我將它們導入 python，我想為它們分配二進制標簽。以下代碼顯示了如何從文件夾中提取圖片并為 1 個班級執行此操作，但如何為多個班級執行此操作？例如，1 代表“狗”，2 代表“貓”，3 代表“卡車”，4 代表“飛機”，5 代表“汽車”。Test_dir = "C:/Users/Instructor/Dropbox/Data Science/2.Temp_WORDFILES/test"image_width = 32image_height = 32def read_images(directory, resize_to=(128, 128)):"""This function extracts images from givendirectory""" files = glob.glob(directory + "/*.jpg") images = [] labels = [] for f in tqdm.tqdm_notebook(files): im = Image.open(f) im = im.resize(resize_to) im = np.array(im) / 255.0 im = im.astype("float32") images.append(im) label = 1 if "dog" in f.lower() else 0 labels.append(label) return np.array(images), np.array(labels) X, y = read_images(directory=Test_dir, resize_to=(IM_WIDTH, IM_HEIGHT))
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白板的微信
TA貢獻1883條經驗 獲得超3個贊
Test_dir = "C:/Users/Instructor/Dropbox/Data Science/2.Temp_WORD FILES/test"
image_width = 32
image_height = 32
def read_images(directory, resize_to=(128, 128)):
"""This function extracts images from given
directory"""
files = glob.glob(directory + "/*.jpg")
images = []
labels = []
switch_values = {'dog':1,'cat':2, 'truck':3, 'airplane':4 ,'car':5}
for f in tqdm.tqdm_notebook(files):
im = Image.open(f)
im = im.resize(resize_to)
im = np.array(im) / 255.0
im = im.astype("float32")
images.append(im)
label = switch_values.get(f.lower())
labels.append(label)
return np.array(images), np.array(labels)
X, y = read_images(directory=Test_dir, resize_to=(IM_WIDTH, IM_HEIGHT))
繁星點點滴滴
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定義字典以將動物名稱映射到標簽
animal_to_label = {'dog': 1,'cat': 2,'truck': 3,'airplane': 4,'car': 5 }
Test_dir = "C:/Users/Instructor/Dropbox/Data Science/2.Temp_WORDFILES/test"
image_width = 32
image_height = 32
def read_images(directory, resize_to=(128, 128)):
"""This function extracts images from given
directory"""
files = glob.glob(directory + "/*.jpg")
images = []
labels = []
switch_values = {'dog':1,'cat':2, 'truck':3, 'airplane':4 ,'car':5}
for f in tqdm.tqdm_notebook(files):
im = Image.open(f)
im = im.resize(resize_to)
im = np.array(im) / 255.0
im = im.astype("float32")
images.append(im)
name = f.split("/")[-1].split(".")[0]
label = animal_to_label[name.lower()]
labels.append(label)
return np.array(images), np.array(labels)
X, y = read_images(directory=Test_dir, resize_to=(IM_WIDTH, IM_HEIGHT))
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