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如何将文件路径中的图像格式化为与python中的mnist.load_data()相同的格式?

要将文件路径中的图像格式化为与Python中的mnist.load_data()相同的格式,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import os
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
  1. 定义函数来加载图像并进行格式化:
代码语言:txt
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def load_images_from_path(path):
    images = []
    labels = []
    for filename in os.listdir(path):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
            img = cv2.imread(os.path.join(path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            img = cv2.resize(img, (28, 28))
            img = np.reshape(img, (28, 28, 1))
            images.append(img)
            labels.append(int(filename.split("_")[0]))  # 假设文件名格式为"label_XXX.jpg"
    return np.array(images), np.array(labels)
  1. 调用函数加载图像并进行格式化:
代码语言:txt
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path = "/path/to/images"  # 图像文件夹路径
images, labels = load_images_from_path(path)

现在,imageslabels变量中的图像数据和对应的标签已经与mnist.load_data()返回的格式相同了。你可以将它们用于训练机器学习模型或进行其他相关操作。

注意:这里的代码示例假设图像文件是灰度图像,并且已经调整为28x28像素大小。如果你的图像格式不同,你可能需要根据实际情况进行相应的调整。

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