深度学习标签制作简易Python代码

如果你想制作一个原始数据到标签一一映射的训练数据集，这里给你一个简易的想法，大概分3步。

①在Excel表中填入你的数据和标签，以下分别是原始图像和Excel表：

②将Excel表保存成.csv格式，另存为--》浏览--》.csv：

③通过.csv文件中的信息，分别调用你数据集中的数据，并返回对应标签,Python代码如下：

#Anthony
#本程序作用是通过读取CSV文件中的信息如‘image011’，其中‘image01’为图片的名称，‘1’为图像标签。
#然后通过CSV文件中的信息来调用文件‘文件路径+image01’来调取图像。import csv
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图像
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图像csv_reader = csv.reader(open(r'C:\Users\Anthony\Desktop\label.csv'))#读取csv文件中的数据，r是防止转义带来bug
for row in csv_reader:#一行行的读取image_X='文件路径'+row[0]+'.png'#文件路径+图片名=图像的路径label_Y=row[1]#图像的标签image_read = mpimg.imread(image_X)#读取图像'''放一些其他的操作'''print(image_X)print(label_Y)plt.imshow(image_read,cmap='Greys_r')#灰度图像plt.axis('off')  # 不显示坐标轴plt.show()

这样简易的数据到标签的一一映射就完成了，很多小白想不到好的方法解决这个问题，方法很多会一种就够了，TensorFlow中的TFRecord也可以解决，不过略麻烦。

另外说一句，基础为王，如果你有扎实的Python基础，可能就会各种技巧方法信手拈来了。

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