【1】构建图像分类数据集

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【1】构建图像分类数据集

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前言

主要简述图像采集与整理、可视化采集图像、划分训练集验证集、统计各类别图像数量

代码存放库

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一、图像采集与整理

1.1. 图像采集

三叶青块根图片主要是通过自己拍照来采集的

具体信息，请参考【8】相关补充——三叶青实验记录

未知类别照片

将这些照片充当未知类别，另外还将本地相册中的照片也作为未知类别。（有点建议：或许我要挑选一些与三叶青块根相似的其它药材作为未知类别，这样更能区分出三叶青块根）

1.2. 图片数据集的处理

前面获得了三叶青块根照片和其它任意图片的数据集。 但是数据集的格式、图片大小并未统一。

包括：

1. 复制原始图片，生成图片的标签文件
2. 根据labels.csv文件整理为labels_2.csv或labels_5.csv或lebels_未知.csv
3. 图片压缩为统一尺寸

1.3. 图片数据集的混合

将三叶青的块根照片与未知照片混合

1.4.测试集划分

设置自定义的划分比例，这里为0.2

二、可视化采集图像

随机读取一定数量的图片并可视化

三、划分训练集验证集

将之前剩下的图片划分为训练集和验证集，按8：2比例

四、统计各类别图像数量

将各类别图像数量表格可视化为柱状图

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总结

本文主要介绍了如何构建我的图像分类数据集，数据集的构建是比较重要的，这里数据集图像的获取也不知道合不合格，这一步或许有点问题，考虑再完善。

2024/6/12

十一年前南渡客，四千里外北归人。

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