python - 如何创建三种不同类型图像的训练数据集（图像），每种图像都有不同类型的名称（在python中）？

Question

我是一名新手深度学习实践者。我正在处理具有 3 个不同类别的数据集的问题。我想对它们进行分类并将它们放在一个文件夹中，以便我可以在它们上训练我的模型。3个类别是狗脸，狗身体，狗尾巴。我已使用以下代码打印所有图像名称。我想为每个类别创建一个文件，该文件仅包含具有特定后缀的图像，例如所有以人脸为后缀的图像都在一个文件夹中，其他文件夹相同. 我希望有人可以帮助我提供一些具体的代码或一些有用的材料。先感谢您

    import os

for root, dirs, files in os.walk("."):
    for filename in files:
      if filename.endswith(".png"):

        print(filename)

标签： pythondeep-learning

Answer 1

你可以使用字典：

import os
d = {'Dog face': [], 'Dog body': [], 'Dog tail': []}
for root, dirs, files in os.walk("."):
    for filename in files:
        if filename.endswith(".png"):
            if 'face' in filename:
                d['Dog face'].append(filename)
            elif 'body' in filename:
                d['Dog body'].append(filename)
            elif 'tail' in filename:
                d['Dog tail'].append(filename)