Я работаю над машинным обучением (КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ) и я нашел набор данных, который состоит из двух файлов:
{
"<image_number>": {
"image_filepath": "images/<image_number>.jpg",
"anomaly_class": "<class_name>"
},
...
}
Итак, я пытаюсь прочитать файл JSON и разделить набор данных, чтобы иметь дело с каждым классом по отдельности. Затем возьмите 80% «каждого класса» в качестве тренировочного набора и 20% для тестового набора.
Я попытался найти способ сопоставить файл JSON с набором данных (изображениями), чтобы я мог классифицировать классы в отдельных папках, а затем разделить их на наборы для обучения и тестирования.
Кто-нибудь может помочь мне с этим?
СПАСИБО






Что-то вроде следующего создаст папки для каждого из классов, а затем переместит в них изображения.
import json
import os
from os import path
# Open the json file containing the classifications
with open("clasification.json", "r") as f:
classification = json.load(f)
# Create a set which contains all the classes
classes = set([i["anomaly_class"] for i in classification.values()])
# For each of the classes make a folder to contain them
for c in classes:
os.makedirs(c)
# For each image entry in the json move the image to the folder named it's class
for image_number, image_data in classification.items():
os.rename(image_data["image_filepath"], path.join(image_data["anomaly_class"], "{}.jpg".format(image_number)))
Разве «anomaly_class»: «<имя_класса>» не говорит вам, к какому классу должно относиться изображение?
Код считывает классификацию из файла JSON.
СПАСИБО ты действительно спас меня
Этот ответ не решает проблему разделения изображений на данные тестирования и обучения.
Позвольте мне... Не могли бы вы подробно объяснить каждую строку в коде, чтобы я мог полностью понять, что происходит?
Добавлены некоторые комментарии, чтобы объяснить более подробно. Есть что-нибудь еще, что вы хотели бы объяснить?
Что-то вроде этого должно работать:
import json
from pathlib import Path
currDir = Path(__file__).resolve().parent
# Path where the images will be moved to
imagesDir = currDir / 'images'
testingDir = imagesDir / 'testing'
trainingDir = imagesDir / 'training'
# Load data
infoPerImage = {}
# This has to be the path to the file containing the data
# I assumed it is in the current directory
infoFilePath = currDir / 'data.json'
with infoFilePath.open() as f:
infoPerImage = json.loads(f.read())
# Separate into classes
infoPerClass = {}
for imageNumber, imageInfo in infoPerImage.items():
imageClass = imageInfo['anomaly_class']
imagePath = imageInfo['image_filepath']
currentClassImages = infoPerClass.setdefault(imageClass, [])
currentClassImages.append(imagePath)
# Create directories for the classes
for imageClass in infoPerClass:
pathToImageClassTraining = trainingDir / imageClass
pathToImageClassTraining.mkdir(parents=True)
pathToImageClassTesting = testingDir / imageClass
pathToImageClassTesting.mkdir(parents=True)
# Separate into training and testing images
trainingImages = {}
testingImages = {}
for imageClass, imagePaths in infoPerClass.items():
lenImagePaths = len(imagePaths)
upperLimit = int(lenImagePaths * 0.8)
trainingImages[imageClass] = imagePaths[:upperLimit]
testingImages[imageClass] = imagePaths[upperLimit:]
def moveImagesToTheirDir(imagesDict, imagesBasePath):
for imageClass, imagePaths in imagesDict.items():
for imagePath in imagePaths:
imageSrc = Path(imagePath)
imageDest = imagesBasePath / imageClass / imageSrc.name
imageSrc.rename(imageDest)
moveImagesToTheirDir(trainingImages, trainingDir)
moveImagesToTheirDir(testingImages, testingDir)
но я не знаю класс изображения, изображения неклассифицированы и неорганизованы. Я ищу способ воспользоваться файлом JSON для классификации изображений по 12 различным классам.