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python - 在python中对图像数据进行欠采样

问题描述

欠采样的主要思想是随机删除具有足够观察值的类，以便两个类的比较比率在我们的数据中是显着的。那么，如何在 python 中对图像数据进行欠采样呢？请帮我：（

我从 Kaggle 获取眼底图像数据。有 5 个类别的 35127 张图像。0类：25810数据，1类：2443数据，2类：5292数据，3类：873数据，4类：708数据，

我希望每个班级在第 4 节课之后有多达 708 张图像。如何删除 Python 中的其余图像？

标签： pythonimage-processingoversamplingimagedata

解决方案

我知道这是一个老问题，但为了人们寻找答案，这段代码完美运行：

    path = r'C:/The_Path'# You can provide the path here
    n = 2500 # Number of random images to be removed
    img_names = os.listdir(path)  # Get image names in folder
    img_names = random.sample(img_names, n)  # Pick 2500 random images
    for image in img_names:  # Go over each image name to be deleted
        f = os.path.join(path, image)  # Create valid path to image
        os.remove(f)  # Remove the image

正如您的问题所述，您希望所有类都等于第 4 类，即 708 个图像。只需找出差异并替换n，例如，第3类图像和708图像之间的差异为165图像，因此n = 165。此外，您可以将其制成一个函数以对其进行更多概括。

代码取自，但经过编辑：

如何使用python从多个文件夹中删除多个图像

https://stackoverflow.com/users/10512332/vikrant-sharma回答了这个问题。

谢谢！

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