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"b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/main.py" @@ -0,0 +1,123 @@ +# import moxing as mox +# 下载一个OBS文件夹，从OBS下载至本地Notebook（OBS -> 本地） +# mox.file.copy_parallel('obs://myunet/data', './data') +# mox.file.copy_parallel('obs://myunet/src', './src') + +import os +import math +import numpy as np +from PIL import Image +from mindspore import nn, Model, FixedLossScaleManager +from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net +from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, TimeMonitor, LossMonitor +from mindspore import Tensor +from src.unet3 import Unet3 +from src.utils import read_split_data, plot_image +from src.config import cfg_unet +from src.DatasetGenerator import create_new_dataset + +device_id = int(os.getenv('DEVICE_ID')) +context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", save_graphs=False, device_id=device_id) + + +def train_net(images_path, labels_path, epochs, lr, batch_size, cfg=None): + net = Unet3(in_channels=cfg['num_channels'], n_classes=cfg['num_classes']) + loss_function = nn.MSELoss() + trainset = create_new_dataset(images_path, labels_path, batch_size=batch_size) + train_data_size = len(images_path) + num_step = math.ceil(train_data_size / batch_size) # 计算一个epoch有多少step + + ckpt_config = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=num_step) # 每个epoch保存一次 + ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix='ckpt_unet_medical_adam', config=ckpt_config) + + optimizer = nn.Adam(params=net.trainable_params(), learning_rate=lr, weight_decay=cfg['weight_decay'], + loss_scale=cfg['loss_scale']) + loss_scale_manager = FixedLossScaleManager(cfg['FixedLossScaleManager'], False) # 混合精度计算 + model = Model(net, loss_fn=loss_function, loss_scale_manager=loss_scale_manager, optimizer=optimizer, + amp_level="O3") + + loss_cb = LossMonitor(per_print_times=1) # 每步结束后输出一次loss + time_cb = TimeMonitor() # 每个epoch结束后打印一次运行所需时间 + + print("============== Starting Training ==============") + model.train(epochs, trainset, callbacks=[time_cb, ckpoint_cb, loss_cb], + dataset_sink_mode=False) # dataset_sink_mode 数据下沉，可以提高性能 + print("============== End Training ==============") + + +def test_net(images_path, labels_path, ckpt_path, batch_size, cfg=None): + net = Unet3(in_channels=cfg['num_channels'], n_classes=cfg['num_classes']) + param_dict = load_checkpoint(ckpt_path) + load_param_into_net(net, param_dict) + + loss_function = nn.MSELoss() + valset = create_new_dataset(images_path, labels_path, batch_size=batch_size) + + model = Model(net, loss_fn=loss_function, metrics={'mse', 'loss'}) + + print("============== Starting Evaluating ============") + eval_score = model.eval(valset) + print("The eval score is:", eval_score) + + +def pre_net(images_path, labels_path, ckpt_path, cfg=None): + net = Unet3(in_channels=cfg['num_channels'], n_classes=cfg['num_classes']) + param_dict = load_checkpoint(ckpt_path) + load_param_into_net(net, param_dict) + loss_function = nn.MSELoss() + model = Model(net, loss_fn=loss_function) + net_ssim = nn.SSIM(max_val=1) # 像素值的最大取值为1 + net_psnr = nn.PSNR(max_val=1) + for i in range(len(images_path)): + # 读取图像 + data_path = images_path[i][0] + pre_data = np.array(Image.open(data_path)).astype(np.float32) / 255.0 + pre_data = Tensor(np.expand_dims(pre_data, 0)) + pre_data = pre_data.transpose([0, 3, 1, 2]) + + lab_path = labels_path[i][0] + pre_label = np.array(Image.open(lab_path)).astype(np.float32) / 255.2 + pre_label = Tensor(np.expand_dims(pre_label, 0)) + pre_label = pre_label.transpose([0, 3, 1, 2]) + + print("============== Starting Predicting ============") + result = model.predict(pre_data) + ssim = net_ssim(result, pre_label) + psnr = net_psnr(result, pre_label) + print("第%d张照片的SSIM：" % i, ssim) + print("第%d张照片的PSNR：" % i, psnr) + ssim = ssim.asnumpy() + psnr = psnr.asnumpy() + plot_image(ssim, psnr, result, i, lab=False) + plot_image(ssim, psnr, pre_label, i, lab=True) + + +if __name__ == '__main__': + ckpt_path = './ckpt_unet_medical_adam_7-22_79.ckpt' # 测试及推理所用参数 + root = os.getcwd() + '/data_true/' # 数据集所在根目录 + train_images_path, train_labels_path, val_images_path, val_labels_path = read_split_data(root) + + # 训练 + train_net(images_path=train_images_path, + labels_path=train_labels_path, + epochs=cfg_unet['epochs'], + batch_size=cfg_unet['batchsize'], + lr=cfg_unet['lr'], + cfg=cfg_unet) + + print('*' * 60) + + # 测试 + test_net(images_path=val_images_path, + labels_path=val_labels_path, + ckpt_path=ckpt_path, + batch_size=cfg_unet['batchsize'], + cfg=cfg_unet) + + print('*' * 60) + + # 推理 + pre_net(images_path=val_images_path, + labels_path=val_labels_path, + ckpt_path=ckpt_path, + cfg=cfg_unet) diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/DatasetGenerator.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/DatasetGenerator.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..710b3cff2f8076e33240ded95d0346947a3a45f8 --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/DatasetGenerator.py" @@ -0,0 +1,78 @@ +from PIL import Image +import mindspore.dataset as ds +import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV +from mindspore.dataset.vision import Inter +import numpy as np +from src.utils import read_split_data +import matplotlib.pyplot as plt +from src.utils import plot_image + +def get_images(images_path): + images= [] + for i in range(len(images_path)): + str_path = images_path[i][0] + image = np.array(Image.open(str_path)).astype(np.float32)/255.0 + images.append(image) + images=np.array(images) + return images + +class DatasetGenerator: + """random accessible dataset""" + def __init__(self, images_path, labs_path): + #self.images_path = get_images(images_path) + #self.labs_path = get_images(labs_path) + self.images_path = images_path + self.labs_path = labs_path + + def __getitem__(self, index): + img_path = self.images_path[index][0] + img = np.array(Image.open(img_path)).astype(np.float32) / 255.0 + label_path = self.labs_path[index][0] + label = np.array(Image.open(label_path)).astype(np.float32) / 255.0 + return img, label + + def __len__(self): + return len(self.images_path) + + +def create_new_dataset(images_path, labs_path, batch_size): + '''创建用于训练的数据集''' + + #读取自定义数据集 + dataset_generator = DatasetGenerator(images_path, labs_path) + dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=True) + + #数据增强 + trans = [ + CV.Resize([256, 256], Inter.BICUBIC), + CV.HWC2CHW() + ] + dataset = dataset.map(operations=trans, input_columns=["data"]) + dataset = dataset.map(operations=trans, input_columns=["label"]) + dataset = dataset.batch(batch_size) + return dataset + +# 调试用代码 +if __name__ == '__main__': + root = 'F:\my_unet\data' # 数据集所在根目录 + train_images_path, train_labels_path, val_images_path, val_labels_path = read_split_data(root) + train_images = create_new_dataset(train_images_path, train_labels_path, batch_size=1) + for data in train_images.create_dict_iterator(): + datax=data["data"] + datay=data["label"] + img = datax + img = img.asnumpy().squeeze().transpose(1, 2, 0) + img = img * 255.0 + plt.figure() + plt.imshow(img.astype('uint8')) + + img = datay + img = img.asnumpy().squeeze().transpose(1, 2, 0) + img = img * 255.0 + plt.figure() + plt.imshow(img.astype('uint8')) + + print(data["data"], data["label"]) + + + diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Haze.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Haze.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5b164446658e8fabd7f7d26dc4d4c478b9bed28f --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Haze.py" @@ -0,0 +1,113 @@ +# 给图像加雾，制作trian_data +import cv2 +import numpy as np +import os + +def my_guidedFilter_oneChannel(srcImg, guidedImg, rad=13, eps=0.01): + """单通道引导滤波函数""" + srcImg = srcImg / 255.0 + guidedImg = guidedImg / 255.0 + + P_mean = cv2.boxFilter(srcImg, -1, (rad, rad), normalize=True) + I_mean = cv2.boxFilter(guidedImg, -1, (rad, rad), normalize=True) + + I_square_mean = cv2.boxFilter(np.multiply(guidedImg, guidedImg), -1, (rad, rad), normalize=True) + I_mul_P_mean = cv2.boxFilter(np.multiply(srcImg, guidedImg), -1, (rad, rad), normalize=True) + + var_I = I_square_mean - np.multiply(I_mean, I_mean) # 方差 + cov_I_P = I_mul_P_mean - np.multiply(I_mean, P_mean) # 协方差 + + a = cov_I_P / (var_I + eps) + b = P_mean - np.multiply(a, I_mean) + + a_mean = cv2.boxFilter(a, -1, (rad, rad), normalize=True) + b_mean = cv2.boxFilter(b, -1, (rad, rad), normalize=True) + + dstImg = np.multiply(a_mean, guidedImg) + b_mean + + return dstImg * 255.0 + + +def my_guidedFilter_threeChannel(srcImg, guidedImg, rad=9, eps=0.01): + """三通道引导滤波函数""" + img_shape = np.shape(srcImg) + dstImg = np.zeros(img_shape, dtype=float) + + for ind in range(0, img_shape[2]): + dstImg[:, :, ind] = my_guidedFilter_oneChannel(srcImg[:, :, ind], guidedImg[:, :, ind], rad, eps) + + return dstImg + + +##################################################################################################### + +def addhaze1(image): + """第一种加雾算法""" + image = image / 255.0 + (col, row, chs) = image.shape + + A = np.random.uniform(0.2, 0.7) # 亮度 + beta = np.random.uniform(0.008, 0.01) # 雾的浓度 + + l = np.random.uniform(0, 1) + if l > 0.5: + centerx = np.random.uniform((row * 0.23), (row * 0.27)) # 列 # 雾化中心，右上角 + centery = np.random.uniform((col * 0.73), (col * 0.77)) # 行 + else: + centerx = np.random.uniform((row * 0.23), (row * 0.27)) # 雾化中心，左上角 + centery = np.random.uniform((col * 0.23), (col * 0.27)) + + for j in range(col): + for l in range(row): + d = (np.sqrt((j - centerx) ** 2 + (l - centery) ** 2)) # 计算该像素距雾化中心的距离 + td = np.exp(-beta * d) # 非线性激活函数 + image[j][l][:] = image[j][l][:] * td + A * (1 - td) + image2[j][l][:] = td + + A * (1 - td) + return image + + +def addhaze2(img): + """第二种加雾算法""" + imgh = img / 255.0 + imgh_shape = imgh.shape[:] + + A1 = np.random.uniform(0.2, 0.7) + A2 = np.random.uniform(A1, 0.7) + A = np.random.uniform(A1, A2, imgh_shape) # 随机生成每个像素的亮度 + + t1 = np.random.uniform(0.2, 0.7) + t2 = np.random.uniform(t1, 0.7) + t = np.random.uniform(t1, t2, imgh_shape) # 随机生成每个像素的雾气 + + t = my_guidedFilter_threeChannel(t, imgh, 7, 0.001) + A = my_guidedFilter_threeChannel(A, imgh, 7, 0.001) # 引导滤波 + + imghaze = imgh * t + A * (1 - t) + return imghaze + + +def AddHaze(img): + """按5：5的比例随机选择加雾算法""" + l = np.random.uniform(0, 1) + + if l < (44 / 77): + img_T = addhaze1(img) + else: + img_T = addhaze2(img) + return img_T + + +if __name__ == '__main__': + fileName = os.listdir('F:/my_unet/data/train_lab') + i = 1 + for jpg in fileName: + img = cv2.imdecode(np.fromfile('F:/my_unet/data/train_lab/' + jpg, dtype=np.uint8), flags=-1) + img_wuhua, img2 = AddHaze(img) + cv2.imwrite(f'F:/my_unet/data/train_data/{jpg}', img_wuhua * 255) + print("第%d张，%s" % (i, jpg)) + i += 1 + + ''' + cv2.imshow("test", img_wuhua) + cv2.waitKey(0) + ''' diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Resize.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Resize.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7bdf419b46194ac32db90a267de9e061f01af057 --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/Resize.py" @@ -0,0 +1,37 @@ +#随机裁剪图像，并重置图像大小 +import os +import numpy as np +import cv2 + +fileName = os.listdir('F:\my_unet\dataset') +width = 256 #指定重新裁剪后的尺寸 +height = 256 +i=3000 #图像命名的起点 + +def random_crop_and_resize(image, size=3072): + '''随机裁剪图像，此处size为随机裁剪的区域''' + h, w = image.shape[:2] + y = np.random.randint(0, h-size) + x = np.random.randint(0, w-size) + image = image[y:y+size, x:x+size, :] + return image + +for png in fileName: + + pic = cv2.imdecode(np.fromfile('F:/my_unet/dataset/' + png, dtype=np.uint8), flags=-1) + for j in range(7): + newpic= random_crop_and_resize(pic) + newpic = cv2.resize(newpic,(width,height)) + cv2.imwrite(f'F:/my_unet/data/train_lab/{i}.jpeg', newpic) + print(i) + i+=1 + + #cv2.imshow("test", newpic) + #cv2.waitKey(0) + + + + + + + diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/config.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/config.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7e6213454dc7720a211857a8df2e5d4219da4e2c --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/config.py" @@ -0,0 +1,16 @@ +cfg_unet = { + 'name': 'Unet', + 'lr': 0.001,#0.0001 + 'epochs': 20, + 'batchsize': 6, + 'num_classes': 3,#输出的通道数 + 'num_channels': 3,#输入的通道数 + + 'keep_checkpoint_max': 10, + 'weight_decay': 0.0005, #Adam的l2正则化权重衰减 + + 'loss_scale': 1024.0,#Adam + 'FixedLossScaleManager': 1024.0,# + + +} diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/unet3.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/unet3.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d233961ff053b68fb5e53f3f7635d80a56c29b05 --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/unet3.py" @@ -0,0 +1,68 @@ +# 无空洞卷积，有BN层，三层网络 + +import mindspore.nn as nn +import mindspore.ops.operations as F + + +def dilated_conv(in_channels, out_channels, mid_channels=None): + if not mid_channels: + mid_channels = out_channels + return nn.SequentialCell( + [nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, has_bias=True), + nn.BatchNorm2d(num_features=mid_channels), + nn.GELU(), + nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size=3, has_bias=True), + nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels), + nn.GELU()] + ) + + +class Unet3(nn.Cell): + + def __init__(self, in_channels, n_classes): + super().__init__() + self.concat = F.Concat(axis=1) + + self.dconv_down1 = dilated_conv(in_channels, 64) + self.dconv_down2 = dilated_conv(64, 128) + self.dconv_down3 = dilated_conv(128, 256) + + self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) + + self.upsample3 = nn.Conv2dTranspose(256, 128, kernel_size=2, stride=2) + self.upsample4 = nn.Conv2dTranspose(128, 64, kernel_size=2, stride=2) + + self.dconv_up2 = dilated_conv(256, 128) + self.dconv_up1 = dilated_conv(128, 64) + + self.conv_last = nn.Conv2d(64, n_classes, kernel_size=1, has_bias=True) + + def construct(self, x): + # encode + inx = x + + conv1 = self.dconv_down1(x) # 64 + x = self.maxpool(conv1) + + conv2 = self.dconv_down2(x) # 128 + x = self.maxpool(conv2) + + x = self.dconv_down3(x) # 256 + + # decode + x = self.upsample3(x) # 256-128 + + x = self.concat((x, conv2)) # 128+128 + x = self.dconv_up2(x) # 256-128 + + x = self.upsample4(x) # 128-64 + + x = self.concat((x, conv1)) # 64+64 + x = self.dconv_up1(x) # 128-64 + + x = self.conv_last(x) # 64-3 + + out = inx - x + + return out + # return x diff --git "a/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/utils.py" "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/utils.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..65c149b850ef2e686cfb0f4d6ad0859ae8c2ff38 --- /dev/null +++ "b/code/2021_autumn/\350\247\243\347\216\204-\345\237\272\344\272\216\345\215\267\347\247\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234\347\232\204\346\216\214\345\255\220\351\235\242\345\233\276\345\203\217\345\242\236\345\274\272/src/utils.py" @@ -0,0 +1,85 @@ +import os +import random +import time +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +from mindspore.train.callback import Callback +from mindspore.common.tensor import Tensor + + +def plot_image(ssim, psnr, img, i, lab=False): + img = img.asnumpy().squeeze().transpose(1, 2, 0) + img = img * 255.0 + plt.figure() + plt.imshow(img.astype('uint8')) + + if lab: + plt.savefig(f'./imgshow/{i}_lab.png') + else: + plt.title("SSIM:%f, PSNR:%f"%(ssim, psnr)) + plt.savefig(f'./imgshow/{i}_test.png') + plt.close() + return 0 + + +def read_split_data(root, val_rate=1): + """按一定比例(2:8)划分数据测试集和训练集""" + random.seed(0) # 保证随机结果可复现 + assert os.path.exists(root), "dataset root: {} does not exist.".format(root) + + # 遍历文件夹，一个文件夹对应一个类别 + data_class = [cla for cla in os.listdir(root) if os.path.isdir(os.path.join(root, cla))] + + ''' + # 排序，保证顺序一致 + data_class.sort() + ''' + + train_images_data = [] # 存储训练集的所有图片路径 + train_images_label = [] # 存储训练集图片对应索引信息 + val_images_data = [] # 存储验证集的所有图片路径 + val_images_label = [] # 存储验证集图片对应索引信息 + + supported = [".jpg", ".JPG", ".png",".jpeg", ".JPEG"] # 支持的文件后缀类型 + # 遍历每个文件夹下的文件 + + cla_path = os.path.join(root, data_class[0]) + # 遍历获取supported支持的所有文件路径 + + images_name = [i for i in os.listdir(cla_path) + if os.path.splitext(i)[-1] in supported] + images_name.sort() + val_name = random.sample(images_name, k=int(len(images_name) * val_rate)) # 按比例随机采样验证样本 + + for cla in data_class: + cla_path = os.path.join(root, cla) + # 遍历获取supported支持的所有文件路径 + images_name = [i for i in os.listdir(cla_path) + if os.path.splitext(i)[-1] in supported] + images_name.sort() + + for img_name in images_name: + if img_name in val_name: # 如果该名称在采样的验证集样本中则存入验证集 + img_path = [os.path.join(root, cla, img_name)] + if cla == "train_data": # 判断是数据，还是标签 + val_images_data.append(img_path) + else: + val_images_label.append(img_path) + + else: # 否则存入训练集 + img_path = [os.path.join(root, cla, img_name)] + if cla == "train_data": + train_images_data.append(img_path) + else: + train_images_label.append(img_path) + + print("{} images for training.".format(len(train_images_data))) + print("{} images for validation.".format(len(val_images_data))) + + return train_images_data, train_images_label, val_images_data, val_images_label + + +if __name__ == '__main__': + root = 'F:\my_unet\data' # 数据集所在根目录 + train_images_path, train_labels_path, val_images_path, val_labels_path = read_split_data(root) + print(val_images_path, val_labels_path)