深度学习制作数据集的部分代码实现（解压zip、生成json文件）

1、当数据集是压缩包时，需要解压成图片文件

      import zipfile
      def unzip_data(src_path,target_path):
         '''
       解压原始数据集，将src_path路径下的zip包解压至data/dataset目录下
       '''
         if(not os.path.isdir(target_path)):
              z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r')
              z.extractall(path=target_path)
              z.close()
         else:
             print("文件已解压")
  
 

2、生成json文件

      # 说明的json文件信息
          readjson = {}
          readjson['all_class_name'] = data_list_path                  #文件父目录
          readjson['all_class_images'] = all_class_images
          readjson['class_detail'] = class_detail
          jsons = json.dumps(readjson, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
         with open(train_parameters['readme_path'],'w') as f:
              f.write(jsons)
         print ('生成数据列表完成！')
  
 

3、自定义data_reader

      def data_reader(file_list):
         '''
       自定义data_reader
       '''
         def reader():
             with open(file_list, 'r') as f:
                  lines = [line.strip() for line in f]
                 for line in lines:
                      img_path, lab = line.strip().split('\t')
                      img = cv2.imread(img_path)
                      img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                      img = np.array(img).astype('float32')
                      img = img/255.0
                     yield img, int(lab)
         return reader
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：小小谢先生，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/107684903