第二十五篇：Python 进阶-计算机视觉实战

第二十五篇：Python 进阶-计算机视觉实战

1. 图像分类实战

构建图像数据集

构建一个图像数据集是图像分类任务的基础，以下是构建图像数据集的一般步骤：

数据收集

1. 确定数据源：可以从公开数据集（如 CIFAR-10、MNIST、Caltech 101/Caltech 256 等）获取数据，也可以自行收集图像数据。自行收集时，可以使用网络爬虫从图片分享网站（如 Flickr、百度图片等）下载相关图片，但要注意版权问题。
2. 确定类别：明确要分类的图像类别，例如在一个花卉分类项目中，类别可以是玫瑰、郁金香、百合等。

数据整理与标注

1. 整理文件夹结构：通常按照类别将图像整理到不同的文件夹中。例如，创建一个根目录 flower_dataset，在其下分别创建 rose、tulip、lily 等文件夹，将对应的花卉图像分别放入这些文件夹。
2. 标注数据（如果需要）：对于一些复杂的任务或自定义数据集，可能需要进行标注。标注工具如 LabelImg（用于边界框标注，适用于目标检测，但在某些图像分类场景下也可能用于标记感兴趣区域）。不过，对于简单的图像分类，基于文件夹的分类方式