摘要：在光学领域，特别是研究计算光学成像的时候，需要将数据不断地传入SLM（空间光调制器），因此，需要将数据集进行处理
1、以mnist为例，解压缩mnist数据集，并将图片与标签分别保存
2、以mnist为例，将mnist中相同标签的图片保存在同一个文件下
1 #!/usr/bin/env python 3.6 2 #_*_coding:utf-8 _*_ 3 #@Time :2019/12/30 16:17 4 #@Author :控制工程小小白 5 #@FileName: class.py 6 7 #@Software: PyCharm 8 import torch 9 import torchvision 10 from skimage import io 11 #import os 12 mnist_train=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=True,download=True)#首先下载数据集，并数据分割成训练集与数据集 13 mnist_test=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=False,download=True) 14 #print('testset:',len(mnist_test)) 15 #txt_path = "F:\桌面文件\make_Mnist_data" 16 # if not os.path.exists(txt_path): 17 # os.makedirs(txt_path) 18 f=open("./mnist_train.txt",'w')#在指定路径之下生成.txt文件 19 """这个是对图片与标签分别保存""" 20 """for i,(img,label) in enumerate(mnist_train): 21 img_path = "./mnist_train/" + str(i) + ".jpg" 22 io.imsave(img_path, img)#将图片数据以图片.jpg格式存在指定路径下 23 img_paths=str(i)+".jpg" 24 f.write(str(label)+'，')#将路径与标签组合成的字符串存在.txt文件下 25 f.close()#关闭文件""" 26 """这个是对相同的数据保存在同一个文件夹下""" 27 for i,(img,label) in enumerate(mnist_train): 28 img_path = r"F:/桌面文件/make_Mnist_data"+"/"+str(label)+"/" + str(i) + ".jpg" 29 io.imsave(img_path, img)#将图片数据以图片.jpg格式存在指定路径下 30 img_paths=str(i)+".jpg" 31 f.write(str(label)+'，')#将路径与标签组合成的字符串存在.txt文件下 32 f.close()#关闭文件
结果如下
1、
2、将相同数字的数据保存在同一文件夹下
