以下は、指定したフォルダー内のすべての画像を読み取るための Python メソッドです。非常に参考になるので、皆さんのお役に立てれば幸いです。一緒に見てみましょう
(1) データの準備
データセットの紹介:
このデータセットには、756 個のネガティブ サンプル (画像名は 0.1 ~ 0.756) と 458 個のポジティブ サンプルを含む 1223 個の画像が保存されています。 (イメージ名は 1.1~1.458)、「.」の前のラベルはサンプルのラベル、「.」の後のラベルはサンプルのシリアル番号です
(2) Python を使用してフォルダー内のすべてのイメージを読み取ります
''' 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
ここで取得したデータとラベルはndarrayデータです
data: (1223,1,12,12)
label: (1223,)
注:普通データ型 numpy が提供するデータ型、つまり Python の配列が多次元をサポートしていない欠点を補う N 次元配列です
(3) メソッドの呼び出し
craterDir = "./data/CraterImg/Adjust/" foldName = "East_CraterAdjust12" data, label = load_Img(craterDir,foldName)
関連する推奨事項:
Python が CSV ファイルを読み取り、そのファイルをリストに配置する方法の例
Python は、ファイル内の画像のラベルを含む txt ファイルを生成するメソッドを実装します
以上が指定したフォルダー内のすべての画像を読み取る Python メソッドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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