Opencv下从标准化后的训练集Standardized_Train_List中获取该图像及其对应的标签

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不明白Standardized_Train_List到底是什么，是我自己本身电脑的标准化训练集没有，还是我缺少什么内部工具，还是我函数代码有问题，请多多指导

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 以下回答来自chatgpt:

    回答:

    首先，Standardized_Train_List应该是一个Python列表，其中包含了标准化后的训练集图像的路径以及对应的标签。如果你不清楚该列表的内容，可以通过打印该列表来查看它的具体内容。

    其次，你需要使用OpenCV库中的函数来读取图像并将其转换为矩阵。可以使用cv2.imread()函数读取图像，该函数接受图像路径作为参数，并返回一个表示图像矩阵的数组。例如：

    import cv2

# 读取一张图像
image = cv2.imread('image.jpg')

    最后，你需要根据图像路径来获取该图像对应的标签。可以使用Python中的字典数据结构来实现这一步。例如：

    # 假设标签字典已经定义好了
labels = {'image1.jpg': 'cat', 'image2.jpg': 'dog', 'image3.jpg': 'bird'}

# 获取图像路径
image_path = 'image1.jpg'

# 根据图像路径获取标签
label = labels[image_path]

    以上就是从标准化后的训练集中获取图像及其对应标签的具体步骤，希望能对你有所帮助。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

在跑这个单元格之前，先把前面10前面的几个单元格重新跑一遍就行，你这个函数应该是定义在前面的，但是由于某些原因你没运行过，或者运行失败或者被你restart kernel了，就会导致直接运行下面的有问题了

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