Oxford 102 Flower Dataset —— Download and Processing

  最近在入门深度学习，打算练一个花卉识别的项目，本文将阐述该项目用的数据集的介绍、下载、处理以及可能遇到的问题。

数据集介绍

  该数据集为牛津工程大学2008年发布的用于图像分类的花卉数据集，其中包括102种花的类别，所选的花卉通常在英国常见。每个类别包含40到258张图片。
下载地址：Flower 102 Dataset
网页如下：

数据处理

  第一个 Dataset Images 解压出来是一个**.jpg**文件，里面是各种花卉的图，我们需要将它们分类。第二个文件和第三个文件下载出来分别为 imagelabels.mat 和 setid.mat。我把它们 都放在工作路径下。数据处理代码如下：

import scipy.io import numpy as np import os from PIL import Image # 加载标签和数据集划分信息 imagelabels_path = './imagelabels.mat' labels = scipy.io.loadmat(imagelabels_path)['labels'][0] - 1 setid_path = './setid.mat' setid = scipy.io.lo

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