import os
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from PIL import Image
# https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/135486707
def main(path):
classes = [i for i in os.listdir(path)] # ['cat', 'dog']
# 将所有图片按照 类别:路径 字典形式保存
images_path = [] # [{'cat': './data/train\\cat\\Baidu_0000.jpeg'}, {'cat': './data/train\\cat\\Baidu_0002.jpeg'}]
for cla in classes:
for i in os.listdir(os.path.join(path, cla)):
dic = {} # 类别:图像路径
img_path = os.path.join(path, cla, i)
dic[cla] = img_path # {'cat': './data/train\\cat\\Baidu_0000.jpeg'}
images_path.append(dic)
# 随机展示4张图像
plt.figure(figsize=(12, 8))
for i in range(4):
r = random.randint(0, len(images_path) - 1) # 生成随机数
label, im_path = list(images_path[r].keys())[0], list(images_path[r].values())[0]
# cat , ./data/train\cat\Baidu_0049.jpeg
im = Image.open(im_path)
plt.subplot(2, 2, i + 1)
plt.title(label)
plt.imshow(im)
plt.savefig('show.png') # 保存图片
plt.show()
if __name__ == '__main__':
root = './Stanford_Cars/test' # 传入目录
main(path=root)
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数据集包含斯坦福大学汽车 196 分类数据集,不需要处理可直接用作深度学习训练数据。 数据集包含以下196个类别:2012年特斯拉Model S、2012年宝马M3双门跑车等等 ***这里仅包含测试集的8041张图像(948MB) 解压后的图像目录 data-test 测试集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 除此之外,提供了classes的json字典类别文件,以及可视化的代码
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深度学习图像识别数据集:斯坦福大学汽车分类数据集(测试集) (2000个子文件)
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