fer2013表情数据集

先将代码解压到成train、test、val3个csv文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import osdatabase_path = r'C:\Users\zhoutao\Downloads\fer2013'
datasets_path = r'C:\Users\zhoutao\Downloads\fer2013\dataset'
csv_file = os.path.join(database_path, 'fer2013.csv')
train_csv = os.path.join(datasets_path, 'train.csv')
val_csv = os.path.join(datasets_path, 'val.csv')
test_csv = os.path.join(datasets_path, 'test.csv')with open(csv_file) as f:csvr = csv.reader(f)header = next(csvr)rows = [row for row in csvr]trn = [row[:-1] for row in rows if row[-1] == 'Training']#防止产生空行csv.writer(open(train_csv, 'w+',newline='', encoding='utf-8-sig')).writerows([header[:-1]] + trn)print(len(trn))val = [row[:-1] for row in rows if row[-1] == 'PublicTest']csv.writer(open(val_csv, 'w+',newline='', encoding='utf-8-sig')).writerows([header[:-1]] + val)print(len(val))tst = [row[:-1] for row in rows if row[-1] == 'PrivateTest']csv.writer(open(test_csv, 'w+',newline='', encoding='utf-8-sig')).writerows([header[:-1]] + tst)print(len(tst))

然后将图片还原为jpg图片

# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import os
from PIL import Image
import numpy as npdatasets_path = r'C:\Users\zhoutao\Downloads\fer2013\dataset'
train_csv = os.path.join(datasets_path, 'train.csv')
val_csv = os.path.join(datasets_path, 'val.csv')
test_csv = os.path.join(datasets_path, 'test.csv')train_set = os.path.join(datasets_path, 'train')
val_set = os.path.join(datasets_path, 'val')
test_set = os.path.join(datasets_path, 'test')for save_path, csv_file in [(train_set, train_csv), (val_set, val_csv), (test_set, test_csv)]:if not os.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)num = 1with open(csv_file) as f:csvr = csv.reader(f)header = next(csvr)for i, (label, pixel) in enumerate(csvr):pixel = np.asarray([float(p) for p in pixel.split()]).reshape(48, 48)subfolder = os.path.join(save_path, label)if not os.path.exists(subfolder):os.makedirs(subfolder)im = Image.fromarray(pixel).convert('L')image_name = os.path.join(subfolder, '{:05d}.jpg'.format(i))print(image_name)im.save(image_name)

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