如何从python中的不同文件夹和子文件夹加载图像

Question

我正在动物分类数据集中开发CNN，该数据被分成2个文件夹，并且这2个文件夹包含另一个子文件夹...此结构有四层，现在我想加载它们并将其转换为n维-arrays馈送到tensorflow，这些文件夹的名称是标签。 我希望有人可以为我提供一些具体的代码或有用的材料。 提前非常感谢您！

在这里，我将举一些例子：Anisopleura Libellulidae Leach，1815年Trithemis aurora Zygoptera Calopterygidae Selys，1850 Calopteryx锦绣此问题的标签，它们也是五楼子文件夹的名称，图像存储在这些文件夹中。 C：\\ Users \\ Seth \\ Desktop \\ dragonfly \\ Anisopleura \\ Libellulidae Leach，1815 \\ Pseudothemis \\ zonata

这是一条路。

Answer 1

我使用openface库进行人脸识别，在该库中，iterImgs是为您提供目录下所有图像列表的方法

有关详细信息

from openface.data import iterImgs

imgs = list(iterImgs("Directory path"))

print imgs    # print all images in Directory path also in Tree

或以其他方式定义了有效扩展

vailed_ext = [".jpg",".png"]
import os 
f_list = []
def Test2(rootDir):     
    for lists in os.listdir(rootDir): 
        path = os.path.join(rootDir, lists) 
        filename, file_extension = os.path.splitext(path) 
        if file_extension in vailed_ext:
            print path          
            f_list.append[path]
        if os.path.isdir(path): 
           Test2(path)

Test2("/home/")
print f_list

Answer 2

os.walk（）是您要寻找的。

import os

# traverse root directory, and list directories as dirs and files as files
for root, dirs, files in os.walk("."):
    path = root.split(os.sep)
    print((len(path) - 1) * '---', os.path.basename(root))
    for file in files:
        print(len(path) * '---', file)

此代码将允许您递归解析所有文件夹和子文件夹。 您将获得子文件夹的名称（在您的情况下为标签）以及file变量中的所有文件。

然后，您的下一个工作是创建字典（或numpy多维数组）以为每个标签（或子文件夹）存储图像的特征。