python构建自己的数据集_pytorch构建自己的数据集

现在需要在json文件里面读取图片的URL和label，这里面可能会出现某些URL地址无效的情况。

python读取json文件

此处只需要将json文件里面的内容读取出来就可以了

with open(\"json_path\",\'r\') ad load_f:

load_dict= json.load(load_f)

json_path是json文件的地址，json文件里面的内容读取到load_dict变量中，变量类型为字典类型。

python通过URL打开图片

通过skimage获取URL图片是简单的方式。

from skimage importio

image= io.imread(img_src) #img_src是图片的URL

io.imshow(image)

io.show()

pytorch构建自己的数据集

pytorch中文网中有比较好的讲解： https://ptorch.com/news/215.html

加载图片预处理以及可视化见： https://oldpan.me/archives/pytorch-transforms-opencv-scikit-image

定义自己的数据集使用类 torch.utils.data.Dataset这个类，这个类中有三个关键的默认成员函数，__init__,__len__,__getitem__。

__init__类实例化应用，所以参数项里面最好有数据集的path，或者是数据以及标签保存的json、csv文件，在__init__函数里面对json、csv文件进行解析。

__len__需要返回images的数量。

__getitem__中要返回image和相对应的label，要注意的是此处参数有一个index,指的返回的是哪个image和label。

importtorchfrom torchvision importtransformsimportjsonimportosfrom PIL importImageclassProductDataset(torch.utils.data.Dataset):def __init__(self,json_path,data_path,transform = None,train =True):

with open(json_path,\'r\') as load_f:

self.json_dict=json.load(load_f)

self.json_dict= self.json_dict[\"images\"]

self.train=train

self.data_path=data_path

self.transform=transformdef __len__(self):returnlen(self.json_dict)def __getitem__(self,index):

image_id= os.path.join(self.data_path + \'/\',str(self.json_dict[index][\"id\"]))

image=Image.open(image_id)

image= image.convert(\'RGB\')

label= int(self.json_dict[index][\"class\"])ifself.transform:

image=self.transform(image)ifself.train:returnimage,labelelse:

image_id= self.json_dict[index][\"id\"]returnimage,label,image_idif __name__ == \'__main__\':

val_dataset= ProductDataset(\'data/FullImageTrain.json\',\'data/train\',train=False,

transform=transforms.Compose([

transforms.Pad(4),

transforms.RandomResizedCrop(224),

transforms.RandomHorizontalFlip(),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))

]))

kwargs= {\'num_workers\': 4, \'pin_memory\': True}

test_loader= torch.utils.data.DataLoader(dataset=val_dataset,

batch_size=32,

shuffle=False,**kwargs)print(val_dataset.__len__())

count=0for image,label,image_id intest_loader:print(image.shape,count)

count+= 1

关于transform，图像预处理的各个函数功能介绍如下：

torch.transforms是常见的图像变换，可以用Compose连接起来。

下面是Transforms on PIL Image:

transforms.CenterCrop(size):

size可以是一个像(h,w)的sequence，这样输出的是一个中心裁剪的(h,w)图像。

transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0):

随机更改图像的亮度，对比度和饱和度。

传递的参数是float型变量或者是tuple(元素是float型)型变量，如果是tuple型变量，第一个元素是min值，第二个元素是max值。

transforms.Grayscale(num_output_channels=1)

将Image转换为灰度值

transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode=\'constant\')

padding这个参数，如果给定的是单个的值，那么会pad所有的边。

transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=\'constant\')

随机裁剪图片到给定尺寸

size如果是(h,w)这样的sequence，那么将剪出一个(h,w)大小的图片

transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5):

以给定的概率随机水平翻转给定的PIL图像。

transforms.RandomResizedCrop(size,scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)

将给定的图像随机裁剪为不同的大小和高宽比，然后缩放所裁剪的图像到指定大小。

该操作的含义：即使只是该物体的一部分，我们也认为这是该类物体。

scale为0.08到1的意思为裁剪的面积比例为0.08到1，注意是面积不是边，ratio是高宽比。

transforms.Resize(size, interpolation=2):

Resize给定的Image图像到指定大小。

size:给定图像大小

interpolation：差值方法，默认是PIL.Image.BILINEAR

下面是Transforms on torch.*Tensor:

transforms.Normalize(mean,var,inplace=False):

标准化图像，mean和var给定三个值的情况下，是分别对于RGB三个channel进行标准化。