毕设代码记录一：无人机照片分割+训练集/测试机/验证集划分

一无人机照片分割：

from importlib.resources import path
from lib2to3.pgen2.pgen import PgenGrammar
from cv2 import cv2
import numpy as np
import os
name = os.listdir("D:/XXX/Image")
print(name)
pic_path = 'D:/XXX/Image/'# 分割的图片的位置
pic_target = 'D:\\XXX\\Split\\' # 分割后的图片保存的文件夹#要分割后的尺寸
cut_width = 512
cut_length = 512
#读取要分割的图片，以及其尺寸等数据
picture = cv2.imread(pic_path+name[0])
(width, length, depth) = picture.shape
#预处理生成0矩阵
pic = np.zeros((cut_width, cut_length, depth))
#计算可以划分的横纵的个数
num_width = int(width / cut_width)
num_length = int(length / cut_length)
print(num_width,num_length)
#for循环迭代生成
for n in range(len(name)):pictures=cv2.imread(pic_path+name[n])print(str(n)+"/"+str(name))print(pic_path+name[n])for i in range(0, num_width):for j in range(0, num_length):pic = pictures[i*cut_width : (i+1)*cut_width, j*cut_length : (j+1)*cut_length, :] result_path = pic_target + '{}_{}_{}.jpg'.format(name2,i+1, j+1)cv2.imwrite(result_path, pic)
print("done!!!")

源代码参照于：图片分割和图片合成（大图切割成小图，python代码）

二、划分数据集

 """ Python将样本划分为训练集/验证集/测试集 """
import os, random, shutil
path = "D:/XXX/Split"
new_path = "D:/XXX/Data/Test"n = 1
for root, dirs, files in os.walk(path):fileNumber = len(files)rate = 0.01pickNumber = int(rate * fileNumber)sample = random.sample(files, pickNumber)for name in sample:print(str(n)+"/"+str(pickNumber))file_path = root + '/' + namenew_file_path = new_path + '/' + nameshutil.move(file_path, new_file_path)n +=1

原代码参照于：10-Python实现数据集划分（训练集/验证集/测试集）

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