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如何从Google Colab的"train“文件夹中加载多个文件夹中的多个图像?

从Google Colab的"train"文件夹中加载多个文件夹中的多个图像,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import os
import cv2
import numpy as np
  1. 设置文件夹路径和图像加载参数:
代码语言:txt
复制
train_folder = "/content/train"
image_size = (224, 224)  # 图像尺寸
  1. 创建一个空的图像列表和标签列表:
代码语言:txt
复制
images = []
labels = []
  1. 遍历"train"文件夹中的所有子文件夹:
代码语言:txt
复制
for folder_name in os.listdir(train_folder):
    folder_path = os.path.join(train_folder, folder_name)
    if os.path.isdir(folder_path):
        label = folder_name  # 文件夹名称作为标签
        for image_name in os.listdir(folder_path):
            image_path = os.path.join(folder_path, image_name)
            image = cv2.imread(image_path)  # 加载图像
            image = cv2.resize(image, image_size)  # 调整图像尺寸
            images.append(image)
            labels.append(label)
  1. 将图像列表和标签列表转换为NumPy数组:
代码语言:txt
复制
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)

现在,你可以使用imageslabels进行进一步的图像处理、模型训练或其他操作。

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