python将数据集图片分开成训练和验证集图片

python将数据集图片分开成训练和验证集图片

原始AID数据集,整体的,没有分训练和验证
在这里插入图片描述
分割成训练和测试
在这里插入图片描述

源码

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版本:1.0
内容:把一堆图片分成训练集合验证集,手动复制训练集,验证集通过代码移动到新的位置
时间:2022.4.4
作者:狄云
***************************************************************************'''

import os
import random
import sys
import shutil #移动图片
trainval_percent = 0.2# 这里应该是将数据集分为训练集和验证集的比例
train_percent = 0.8

src_filepath = r'./AID'
dst_train = r"./train/"
dst_val = r"./val/"

filenames=os.listdir(src_filepath)
print(filenames)
num = len(filenames)
print(num)
print("运行到行号:",sys._getframe().f_lineno)
for filename in filenames:
    print(filename)
    filename_path=src_filepath+'/'+filename
    print(filename_path)
    filename_path_images_name = os.listdir(filename_path)
    print(len(filename_path_images_name))
    num=len(filename_path_images_name)

    list=range(num)
    tv=int(num*trainval_percent)
    print("tv=",tv)
    trainval= random.sample(list,tv)
    print("trainval=",trainval)
    for i in trainval:
        trainval_name = filename_path_images_name[i]
        print("trainval_name=", trainval_name)
        trainval_name_path=filename_path+'/'+trainval_name
        trainval_name_path_1 = dst_val + filename + '/'   #目标地址
        if not os.path.exists(trainval_name_path_1):
            print('[ERROR]路径不正确: %s' % trainval_name_path_1)
            os.makedirs(trainval_name_path_1)
        trainval_name_path_new=trainval_name_path_1+trainval_name
        print("trainval_name_path=", trainval_name_path)        #源地址+图片名称
        print("trainval_name_path_new=", trainval_name_path_new)#目标地址+图片名称
        shutil.move(trainval_name_path, trainval_name_path_new)


print("结束 运行到行号:",sys._getframe().f_lineno)

最终效果

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转载自blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/123947879
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