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1.5 KiB
Python
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import os
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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# Caminho para a pasta que contém as imagens
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diretorio = "C:/train/models/ervas/dataset"
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# Nomes dos arquivos de saída
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arquivo_saida_train = "C:/train/models/ervas/train.txt"
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arquivo_saida_test = "C:/train/models/ervas/test.txt"
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# Lista para guardar os caminhos das imagens
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imagens_para_treinamento = []
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# Percorre todos os arquivos no diretório especificado
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for arquivo in os.listdir(diretorio):
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# Verifica se o arquivo é um .jpeg e não contém "_labeled" no nome
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if arquivo.endswith(".jpeg") and "_labeled" not in arquivo:
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# Adiciona o caminho completo do arquivo à lista
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caminho_completo = os.path.join(diretorio, arquivo).replace("\\", "/")
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imagens_para_treinamento.append(caminho_completo)
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# Divide as imagens em 80% para treinamento e 20% para teste
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imagens_train, imagens_test = train_test_split(imagens_para_treinamento, test_size=0.2, random_state=42)
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# Escreve os caminhos das imagens no arquivo de treinamento
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with open(arquivo_saida_train, "w") as arquivo:
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for caminho in imagens_train:
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arquivo.write(caminho + "\n")
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# Escreve os caminhos das imagens no arquivo de teste
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with open(arquivo_saida_test, "w") as arquivo:
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for caminho in imagens_test:
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arquivo.write(caminho + "\n")
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print(f"Arquivo {arquivo_saida_train} criado com sucesso com {len(imagens_train)} imagens para treinamento.")
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print(f"Arquivo {arquivo_saida_test} criado com sucesso com {len(imagens_test)} imagens para teste.")
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