6-4cifar10数据介绍读取处理(下)

 cv2.imwrite("{} {} {}".format(save_path,im_label_name,im_name.decode("utf-8")), im_data)

上面那行代码折腾半天，运行出来是结果写入不到文件夹中
正确写法

cv2.imwrite("{}/{}/{}".format(save_path,im_label_name,im_name.decode("utf-8")), im_data)

本文最后的代码时运行成功

# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File    : readcifar10.py
@Time    : 2021-02-05 1:17
@Author  : XD
@Email   : gudianpai@qq.com
@Software: PyCharm
"""
def unpickle(file):import picklewith open(file, 'rb') as fo:dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')return dict
label_name = ["airplane","automobile","bird","cat","deer","dog","frog","horse","ship","truck"]import glob
import numpy as np
import cv2
import ostrain_list = glob.glob("E:\\pytorch\\006cifar10\\cifar-10-batches-py\\data_batch_*")
print(train_list)
save_path = "E:/pytorch/006cifar10/cifar-10-batches-py/TRAIN"
for l in train_list:print(l)l_dict = unpickle(l)print(l_dict.keys())for im_idx, im_data in enumerate(l_dict[b'data']):im_label = l_dict[b'labels'][im_idx]im_name = l_dict[b'filenames'][im_idx]print(im_label, im_name, im_data)im_label_name = label_name[im_label]im_data = np.reshape(im_data, [3, 32, 32])im_data = np.transpose(im_data, (1, 2, 0))# cv2.imshow("im_data",cv2.resize(im_data, (200, 200)))# cv2.waitKey(0)if not os.path.exists("{}/{}".format(save_path,im_label_name)):os.mkdir("{}/{}".format(save_path, im_label_name))cv2.imwrite("{} {} {}".format(save_path,im_label_name,im_name.decode("utf-8")), im_data)

效果

import pickle
def unpickle(file):with open(file, 'rb') as fo:dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')return dict
label_name = ["airplane","automobile","bird","cat","deer","dog","frog","horse","ship","truck"]import glob
import numpy as np
import cv2
import ostrain_list = glob.glob("E:/pytorch/006cifar10/cifar-10-batches-py/data_batch_*")
print(train_list)
save_path = "E:/pytorch/006cifar10/cifar-10-batches-py/TRAIN"for l in train_list:print(l)l_dict = unpickle(l)# print(l_dict)print(l_dict.keys())for im_idx, im_data in enumerate(l_dict[b'data']):im_label = l_dict[b'labels'][im_idx]im_name = l_dict[b'filenames'][im_idx]print(im_label, im_name, im_data)im_label_name = label_name[im_label]im_data = np.reshape(im_data, [3, 32, 32])im_data = np.transpose(im_data, (1, 2, 0))# cv2.imshow("im_data",cv2.resize(im_data, (200, 200)))# cv2.waitKey(0)if not os.path.exists("{}/{}".format(save_path,im_label_name)):os.mkdir("{}/{}".format(save_path, im_label_name))cv2.imwrite("{}/{}/{}".format(save_path,im_label_name,im_name.decode("utf-8")), im_data)# data_list = glob.glob("/home/kuan/dataset/"
#                       "cifar-11-batches-py/data_batch*")
# for path in data_list:
#     data = unpickle(path)
#     for i in range(len(data[b"labels"])):
#
#         im_data = np.reshape(data[b"data"][i], (3, 32, 32))
#         im_data = np.transpose(im_data, (1, 2, 0))
#         im_name = data[b'filenames'][i].decode("utf-8")
#         im_label = label_name[data[b"labels"][i]]
#
#         if not os.path.exists("/home/kuan/dataset/cifar-11-batches-py/train/{}"
#                                   .format(im_label)):
#             os.mkdir("/home/kuan/dataset/cifar-11-batches-py/train/{}"
#                                   .format(im_label))
#
#         cv2.imwrite("/home/kuan/dataset/cifar-11-batches-py/train/{}/{}"
#                                   .format(im_label, im_name), im_data)

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