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我们编写了一个 load_data 函数来加载图像数据及其对应的标签。该函数读取 JSON 文件中的标签信息,并将图像文件转换为 NumPy 数组。同时,我们将图像尺寸统一调整为 128x128 像素,并进行归一化处理: 根据代码内容仿照上面的文字

时间: 2024-10-27 07:02:33 浏览: 69
我们编写了一个 `load_data` 函数来加载图像数据及其对应的标签。该函数读取 JSON 文件中的标签信息,并将图像文件转换为 NumPy 数组。同时,我们将图像尺寸统一调整为 128x128 像素,并进行归一化处理(即将像素值除以 255.0)。具体步骤如下: 1. **读取标签信息**:从指定的 JSON 文件中读取标签列表,并将其转换为字典形式,键为文件名,值为标签。 2. **加载和预处理图像**:遍历标签字典中的每个条目,打开对应的图像文件,调整其大小为 128x128 像素,并将其转换为 NumPy 数组后进行归一化处理。 3. **检查有效图像**:如果未找到有效的图像文件,则抛出异常。 4. **返回数据**:最后,将处理后的图像数组和标签数组作为 NumPy 数组返回。 以下是 `load_data` 函数的具体实现: ```python def load_data(data_dir, label_path): with open(label_path, 'r') as f: labels_list = json.load(f) labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in labels_list if '文件名' in item and '标签' in item} images = [] targets = [] for file_name, label in labels.items(): img_path = os.path.join(data_dir, file_name) if not os.path.exists(img_path): continue img = Image.open(img_path).resize((128, 128)) img_array = np.array(img) / 255.0 images.append(img_array) targets.append(label) if len(images) == 0: raise ValueError("No valid images found.") return np.array(images), np.array(targets) ```
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