[PyTorch][chapter 50][创建自己的数据集 2]

前言:

      这里主要针对图像数据进行预处理.定义了一个 class Pokemon(Dataset) 类,实现

图像数据集加载,划分的基本方法.
 

[PyTorch][chapter 50][创建自己的数据集 2]_第1张图片


目录:

  1.      整体框架
  2.       __init__ 
  3.      load_images
  4.       save_csv
  5.      divide_data
  6.      __len__
  7.      denormalize
  8.     __getitem__
  9.    main
  10.    ImageFolder 

     


一  整体框架

       我们需要创建一个自定义的数据集类,该类必须继承自Dataset类,

      重点实现以下三个方法:

      __init__

   __len__()

       __getitem__()


二  __init__ 

      实现了图像数据集的加载

      根据mode 进行划分

    
    def __init__(self, root, resize, mode,fileName):
        #初始化函数
        super(Pokemon, self).__init__()
        
        self.root = root
        self.resize = resize
        self.name2label ={}
        
        #遍历目录
        path = os.path.join(root)
        #用子目录文件夹名字作为分类key
        for name in sorted(os.listdir(path)):
            subDir = os.path.join(root, name)
            if not os.path.isdir(subDir):
                continue
            else:
                self.name2label[name] = len(self.name2label.keys())
            
        
        csv_path = os.path.join(self.root, fileName)
        print("\n csv_path:  ",csv_path)
        if not os.path.exists(csv_path):
            images = self.load_images()
            self.save_csv(fileName, images)
        
        self.images, self.labels = self.load_csv(fileName)
        self.divide_data(mode)


三 load_images

    加载指定目录下面的图片,

   把图片路径保存到列表里面

  def load_images(self):
        images =[]
        for name in self.name2label.keys():
            #pokeon\\newtwoo\\00001.png
            #返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数pathname,定义了文件路径匹配规则,这里可以是绝对路径,也可以是相对路径。下面是使用glob.glob的例子:
            pngPath = os.path.join(self.root, name,'*.png')
            jpgPath = os.path.join(self.root, name,'*.jpg')
            jpegPath = os.path.join(self.root, name,'*.jpeg')
            
            
            png = glob.glob(pngPath)
            jpg =glob.glob(jpgPath)
            jpeg = glob.glob(jpegPath)
         
            images +=jpg
            images +=jpeg
            images +=png
        print("\n images ",len(images))
        random.shuffle(images)
        return images

四    save_csv

       图片路径,标签保存到csv 文件里面

   

       #image, label
    def save_csv(self, fileName, images):
        
        path = os.path.join(self.root, fileName)
        csvfile = open(path,mode='w',newline='')
        writer = csv.writer(csvfile)
        
        for img in images:
            
            name = img.split(os.sep)[-2]
            
            label = self.name2label[name]
            
            writer.writerow([img, label])

        csvfile.close()


四  load_csv

    加载 csv 文件

    def load_csv(self, fileName):
        
        path = os.path.join(self.root, fileName)
        csvfile = open(path,mode='r',newline='')
        
        reader = csv.reader(csvfile)
        images =[]
        labels =[]
        for row in reader:
            
            img, label = row
            label = int(label)
            images.append(img)
            labels.append(label)
            
        m = len(images)
        n = len(labels)
        print("\n number images: %d number labels: %d"%(m,n))
        return  images,labels

五  divide_data

   数据集划分

    训练集: 60%

    验证集: 20%

    测试机:20%

    def divide_data(self,mode):
        
        N = len(self.images)
        if 'train' == mode: #0->60%
            start = 0
            end = int(0.6*N)
        elif 'val' == mode:#60%->80%
            start = int(0.6*N)
            end = int(0.8*N)
        else:#80%->100%
            start = int(0.8*N)
            end = N
            
        
        self.images = self.images[start:end]
        self.labels = self.labels[start:end]
        m = len(self.images )

        print("\n number divide images: %d "%(m))
        

六      __len__

    返回数据集大小

    def __len__(self):
        #总的数据
        N = len(self.images)
        return N

七  denormalize

   图像数据 标准后,当需要显示原图片的时候,需要反标准化

   def denormalize(self,x_hat):
        
        #x_hat =(x-mean)/std
        #x = x_hat*std+mean
        #x: [c,h,w]
        #mean: [3]=>[3,1,1]
        
        mean=[0.485, 0.456, 0.406]
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
        
        mean = torch.tensor(mean).unsqueeze(1).unsqueeze(1)
        std =  torch.tensor(std).unsqueeze(1).unsqueeze(1)
        
        x =x_hat*std+mean
        
        return x
        

八  __getitem__

   根据指定的索引获取对应的图片,以及标签值

        
    
    def __getitem__(self, index):
        #返回当前index 对应的图片数据
         #self.images, self.labels
         #idx ~[0,N]
         
         img_path = self.images[index] #图片路径
         label = self.labels[index] #图片标签
         #print("\n img_path",img_path)
         tf = transforms.Compose([  
                          lambda x:Image.open(x).convert('RGB'),
                          transforms.Resize((int(self.resize*1.25) , int(self.resize*1.25))), 
                          transforms.RandomRotation(15), 
                          transforms.ToTensor(),
                          transforms.CenterCrop(self.resize),
                          transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                               std=[0.229, 0.224, 0.225])
                          ])

         img =  tf(img_path)
         label = torch.tensor(label)
         #print("\n index ",index, "\t img ",img.shape,"\t label ",label)
         return img, label

九  main 

1 先定义一个class Pokemon(Dataset): 类,并实现上面的方法

2    数据集的迭代加载,以及通过visdom 工具加载显示

def main():
    root ='pokemon'
    resize =224
    mode = 'test' #数据集分为三种 tain,val,test
    csvfile ='data.csv'
    db = Pokemon(root, resize, mode,csvfile)

    viz = visdom.Visdom()
   
    
    # datetime转字符串
    time.time() #显示当前的时间戳
    curtime = time.strftime('%H:%M:%S') #结构化输出当前的时间

   
    
    
    
    BATCH_SIZE = 32
    loader = DataLoader(dataset = db, batch_size = BATCH_SIZE,shuffle = True)
  
    for step, (batchX, batchY) in enumerate(loader):
            print( '| Step: ', step, '| batch x: ',batchX.shape, '| batch y: ', batchY.shape)
            viz.images(db.denormalize(batchX),nrow=8, win='batchX',opts=dict(title=curtime))
            viz.text(str(batchY.numpy()),win='batchY',opts=dict(title='label'))
            time.sleep(10)
    

    
if __name__ == "__main__" :
    main()

十  ImageFolder 

  自己的图像数据集如果有规律的话,可以直接用PyTorch API 函数实现 Pokemon

类的功能

[PyTorch][chapter 50][创建自己的数据集 2]_第2张图片

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms
 
imgMean =[0.485, 0.456, 0.406]
imgStd = [0.229, 0.224, 0.225]
normalize=transforms.Normalize(mean=imgMean,std=imgStd)
transform=transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(180),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(), #将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
    normalize
])
 
dataset=ImageFolder('./data/train',transform=transform)

参考:

torchvision.datasets.ImageFolder使用详解_☞源仔的博客-CSDN博客

课时102 自定义数据集实战-5_哔哩哔哩_bilibili

你可能感兴趣的:(pytorch,人工智能,python)