Python图像识别实战（一）：实现按数量随机抽取图像复制到另一文件夹（附源码和实现效果）

前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用，分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型）（具体见之前的文章）。

从本期开始，我将做一个关于图像识别的系列文章，让读者慢慢理解python进行图像识别的过程、原理和方法，每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。

实现功能：

实现按数量随机抽取图像复制到另一文件夹。

实现代码：

import os, random, shutil#======从文件夹中按比例随机选取图片复制到另一个文件夹=======
def moveFile_rate(fileDir):pathDir = os.listdir(fileDir)print(pathDir)for i in pathDir:filepath=fileDir+ifilepathDir=os.listdir(filepath)print(filepathDir)filenumber=len(filepathDir)tarpath=tarDir +iprint(tarpath)if not os.path.exists(tarpath):os.makedirs(tarDir +i)if filenumber > 4:picknumber = 4  # 所取图片数量sample = random.sample(filepathDir, picknumber)  # 随机选取picknumber数量的样本图片print(sample)for name in sample:shutil.copy(filepath+'\\' +name, tarpath+'\\' +name)returnif __name__ == '__main__':fileDir ="D:\电池条带\案例\data\\"tarDir = 'D:\电池条带\案例\dataset\\train\\'moveFile_rate(fileDir)

实现效果：

原文件夹目录下图像文件：

控制台输出：

目标文件下转移后文件：

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在在某研究院从事数据挖掘相关工作，会不定期分享一些关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式让你理解和学习它们，关注V数据杂坛获取源码和相关数据，与我一起交流成长。

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