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 = './data/train' # 传入目录
main(path=root)
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数据包含:191种常见电子产品logo图像分类数据集(已做数据集划分),数据保存按照文件夹保存,经测试,可直接作为图像分类数据集,用ImageFolder打开,无需额外处理。 【数据集介绍】电子产品logo图像分类,191类别:acer、微软、惠普等等191类别 【数据总大小】109MB 【数据集详情】data目录下分为两个目录,train为训练集、test为测试集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数11,258,test数据总数2714。可以用作yolov5的分类数据集 【json文件】191种电子产品的字典文件,这里是中文标签 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入一张图片即可展示,并且保存在当前目录。脚本无需更改,可以直接运行!
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图像分类数据集:191种常见电子产品logo图像分类数据集(已做数据集划分) (2000个子文件)
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- sljsxy2024-06-26超赞的资源,感谢资源主分享,大家一起进步!
- LodonZooPark2024-08-29资源很受用,资源主总结的很全面,内容与描述一致,解决了我当下的问题。
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