将图像和对应的标签转化成会h5py文件

只是简单的记录一下自己写的小程序，程序比较简单，有问题可以问一下，但是就不做过多的解释了。

我的数据集的格式是，每个文件夹名称也即是图像对应的标签

相关代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/6/23 11:40
# @Author  : YYLin
# @Email   : 854280599@qq.com
# @File    : save_and_load_h5py.py
import os
import numpy as np
import cv2
import h5py# 加载数据集中的文件
def save_image_to_h5py(path):img_list = []label_list = []dir_counter = 0num_for_test = 0for child_dir in os.listdir(path):child_path = os.path.join(path, child_dir)# print('文件中的子文件名是:\n', child_path)# 总共有9个文件夹 第一个文件夹加载10文件 其他文件夹中加载1个文件for dir_image in os.listdir(child_path):# print('dir_image中图像的名称是:\n', dir_image)img = cv2.imread(os.path.join(child_path, dir_image))# img =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#单通道，分辨率会下降img_list.append(img)label_list.append(dir_counter)if num_for_test > 10:breaknum_for_test = num_for_test + 1# 返回的img_list转成了 np.array的格式dir_counter += 1img_np = np.array(img_list)label_np = np.array(label_list)print('数据集中原始的标签顺序是:\n', label_np)f = h5py.File('hdf5_file.h5', 'w')f['image'] = img_npf['labels'] = label_npf.close()save_image_to_h5py('../Dataset/baidu/train_image/train')# 加载hdpy成np的形式
def load_h5py_to_np(path):h5_file = h5py.File(path, 'r')print('打印一下h5py中有哪些关键字', h5_file.keys())permutation = np.random.permutation(len(h5_file['labels']))shuffled_image = h5_file['image'][:][permutation, :, :, :]shuffled_label = h5_file['labels'][:][permutation]print('经过打乱之后数据集中的标签顺序是:\n', shuffled_label, len(h5_file['labels']))return shuffled_image, shuffled_labelimages, labels = load_h5py_to_np('hdf5_file.h5')for i, image in enumerate(images):cv2.imwrite("filename.png", image)

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