划分训练-测试集

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导入工具包

import os
import shutil
import random

from tqdm import tqdm

指定数据集路径

Dataset_Path = 'Watermelon87_Semantic_Seg_Labelme'

查看数据集目录结构

import seedir as sd
sd.seedir(Dataset_Path, style='emoji', depthlimit=1)

📁 Watermelon87_Semantic_Seg_Labelme/
├─📁 img_dir/
└─📁 ann_dir/

创建文件夹

os.chdir(Dataset_Path)
os.mkdir('train')
os.mkdir('val')

删除系统自动生成的多余文件

查看待删除的多余文件

!find . -iname '__MACOSX'
!find . -iname '.DS_Store'
!find . -iname '.ipynb_checkpoints'

删除多余文件

!for i in `find . -iname '__MACOSX'`; do rm -rf $i;done
!for i in `find . -iname '.DS_Store'`; do rm -rf $i;done
!for i in `find . -iname '.ipynb_checkpoints'`; do rm -rf $i;done

验证多余文件已删除

!find . -iname '__MACOSX'
!find . -iname '.DS_Store'
!find . -iname '.ipynb_checkpoints'

在图像文件夹中，划分训练集和测试集

test_frac = 0.2  # 测试集比例
random.seed(123) # 随机数种子，便于复现
folder = 'img_dir'
img_paths = os.listdir(folder)
random.shuffle(img_paths) # 随机打乱

val_number = int(len(img_paths) * test_frac) # 测试集文件个数
train_files = img_paths[val_number:]         # 训练集文件名列表
val_files = img_paths[:val_number]           # 测试集文件名列表

print('数据集文件总数', len(img_paths))
print('训练集文件个数', len(train_files))
print('测试集文件个数', len(val_files))

将训练集图像移动至train目录

for each in tqdm(train_files):
    src_path = os.path.join(folder, each)
    dst_path = os.path.join('train', each)
    shutil.move(src_path, dst_path)

将测试集图像移动至val目录

for each in tqdm(val_files):
    src_path = os.path.join(folder, each)
    dst_path = os.path.join('val', each)
    shutil.move(src_path, dst_path)

将train和val剪切至img_dir

shutil.move('train', 'img_dir/train')
shutil.move('val', 'img_dir/val')

在标注文件夹中，划分训练集和测试集

folder = 'ann_dir'
os.mkdir('train')
os.mkdir('val')

将训练集标注移动至train目录

for each in tqdm(train_files):
    src_path = os.path.join(folder, each.split('.')[0]+'.png')
    dst_path = os.path.join('train', each.split('.')[0]+'.png')
    shutil.move(src_path, dst_path)

将测试集标注移动至val目录

for each in tqdm(val_files):
    src_path = os.path.join(folder, each.split('.')[0]+'.png')
    dst_path = os.path.join('val', each.split('.')[0]+'.png')
    shutil.move(src_path, dst_path)

将train和val剪切至ann_dir

shutil.move('train', 'ann_dir/train')
shutil.move('val', 'ann_dir/val')

删除系统自动生成的多余文件

os.chdir('../')

查看待删除的多余文件

!find . -iname '__MACOSX'
!find . -iname '.DS_Store'
!find . -iname '.ipynb_checkpoints'

删除多余文件

!for i in `find . -iname '__MACOSX'`; do rm -rf $i;done
!for i in `find . -iname '.DS_Store'`; do rm -rf $i;done
!for i in `find . -iname '.ipynb_checkpoints'`; do rm -rf $i;done

验证多余文件已删除

!find . -iname '__MACOSX'
!find . -iname '.DS_Store'
!find . -iname '.ipynb_checkpoints'

得到划分好训练集测试集的完整语义分割数据集

原文地址：https://blog.csdn.net/shaodongheng/article/details/139144427

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