tensorflow猫狗大战笔记

第一步：数据集的加工

import cv2
import os  #使用os.walk()函数遍历指定文件夹train及其所有子文件夹。

dir='train'  #读取图片路径的设定  需要在程序文件里建立train文件夹 将需要更改尺寸的图片放入

for root,dirs,files in os.walk(dir):     #for root, dirs, files in os.walk(dir): 这行代码用于遍历指定文件夹 dir 及其所有子文件夹。在每次迭代中，root 变量将保存当前遍历的文件夹路径，dirs 变量将保存 root 下所有子文件夹的列表，files 变量将保存 root 下所有文件的列表。
    for file in files:                   #for file in files: 这行代码用于遍历当前文件夹下的所有文件。在每次迭代中，file 变量将保存当前遍历到的文件名。
        filepath=os.path.join(root,file) #filepath = os.path.join(root, file) 这行代码用于将当前遍历到的文件名 file 和文件夹路径 root 连接起来，生成完整的文件路径 filepath。
        try:                               #try 是 Python 中的异常处理机制，用于捕获可能发生异常的代码块。通过使用 try 和 except，可以在发生异常时进行适当的处理，避免程序崩溃并提供错误处理的机制。
            image=cv2.imread(filepath)
            dim=(227,227)
            resized=cv2.resize(image,dim)
            path='dogs_vs_cats/'+file          # path = 'dogs_vs_cats/' + file 是将文件名 file 与 'dogs_vs_cats/' 这个文件夹路径拼接起来，形成完整的文件路径 path。  需要先在程序文件夹下新建一个dogs_vs_cats的文件夹 用于保存尺寸处理后的图片

            cv2.imwrite(path,resized)        #这行代码将经过调整大小的图像 resized 保存到指定路径 path 对应的文件中。
        except:                                  #except: 这行代码表示如果在 try 代码块中发生了异常，那么接下来的代码块将会被执行。
            print(filepath)                   #print(filepath) 会在出现异常时打印出文件路径的值，方便调试和定位错误。
            os.remove(filepath)               #将会删除指定路径 filepath 所对应的文件。
    cv2.waitKey(0)