在python中定义类的要求：class关键字定义类，后面跟着类的全名，括号（object）表示该类是从哪个类中继承下来的，如果没有合适的继承类，则使用object类，这是所有类都会继承的类。
在类里定义方法的要求：在类中定义方法时，第一个参数必须是self。
在类中定义方法的要求：self变量无需传递，其他参数正常传入。

例：

2.2 定义MyClass类

从torch工具箱中导入Dataset模块

from torch.utils.data import Dataset

Dataset

Dataset是一个抽象类，为了能够方便的读取，需要将要使用的数据包装为Dataset类。自定义的Dataset需要继承它并且实现两个成员方法：

1. __getitem__() 该方法定义用索引(0 到 len(self))获取一条数据或一个样本,可以使用对象【item】进行访问

2. __len__() 该方法返回数据集的总长度

首先，重写init方法和getitem方法，后期重写len()方法

2.3 获取图片

导入图片需要获取对应的图片image和对应的标签label，也需要获取图片所在的位置img_path

读取图片需要导入的模块


# 读取图片
from PIL import Image

2.4 使用控制台调试对应信息

控制台作用：可以显示定义的变量和相关属性

1. 获取ants集中第一章图片的绝对路径

存入img_path变量中，复制后的路径需要再加一个双斜线进行转义。

2. 读取对应路径的图片

使用Image中的open方法

可以看到右边出现了img变量的相关属性

如size值即为图片的大小，在控制台中可以对应输出

3. 显示图片：show方法

调用该方法后可以对应弹出显示图片的窗口

4. 获取图片信息列表

引入os库：import os
获取文件夹相对路径： dir_path="dataset/train/ants"
获取图片列表：os.listdir函数，可以获取对应文件夹下的所有图片名称的列表

如图为img_path_list对象，可以看到集合了ants文件夹下所有图片的名称，共124张图片，因此列表大小为124

如果访问img_path_list列表的元素，如第一个元素，下标为0，则可以输出第一章图片的名称

三、完善MyData类

3.1 初始化方法中需要的参数和方法

root_dir：根文件路径，root_dir="dataset/train"
label_dir：图片的标签，由于标签名就是文件夹名，因此起名为label_dir，label_dir="ants"
os.path.join(x,y)方法：可以把x和y对应的字符串拼接起来，就可以通过地址拼接访问到想要访问的图片，效果如图所示。
os.listdir(path)方法：把对应path下的图片生成图片名称列表

3.2 初始化init方法的书写

获取到文件根目录和标签目录后，使用join方法进行地址的拼接，获取到对应图片文件夹的地址，然后使用listdir方法获取到该地址的图片列表


# 重写函数的初始化方法
    def __init__(self,root_dir,label_dir):
        # 初始化
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir
        # 获取图片文件夹的路径
        self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
        # 获取对应图片路径的图片名称列表
        self.img_list=os.listdir(self.path)

3.3 getitem方法的书写

作用：获取到图像列表中单个图片的对象以及其标签

idx：对应图片的索引值

使用拼接法：文件夹路径+图片名可以获取到具体某一张图片的地址

open方法生成对应图片对象

python基础：如果有多个返回值，默认以元组形式打包，因此geitem方法返回的是（img,label）的元组


 # 重写类的getitem方法
    def __getitem__(self, idx):
        # 获取单个图片名称
        img_name=self.img_list[idx]
        # 获取单个图片路径，使用拼接法
        img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)
        # 生成对应图片对象
        img = Image.open(img_item_path)
        # 对应标签
        label = self.label_dir
        # 返回图像和标签，以元组格式返回
        return img,label

3.4 生成实例


root_dir="dataset/train"
label_dir="ants"
#实例化MyData类
ants_datasets=MyData(root_dir,label_dir)

在控制台中进行测试，可以看到生成的ants_datasets对象中有了我们在上面初始化方法中进行定义的所有属性，如list，path等等

ants_datasets数据集的第一项即为第一张图片对象以及其label标签

img,label=ants_datasets[1]，使用img和label接受元组中的img和label，可以看到变量中img和lable有了对应的具体值

3.4 两个数据集的生成与相加操作

1. 生成蚂蚁和蜜蜂数据集


root_dir="dataset/train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
# 生成MyData类的实例对象
ants_datasets=MyData(root_dir,ants_label_dir)
bees_datasets=MyData(root_dir,bees_label_dir)

2. 数据集相加

可以看到相加后train_datasets的长度是两个数据集的和

四、完整代码


from torch.utils.data import Dataset
# 读取图片
from PIL import Image
# 关于系统的库
import os
class MyData(Dataset):
    # 重写函数的初始化方法
    def __init__(self,root_dir,label_dir):
        # 初始化
        self.root_dir=root_dir
        self.label_dir=label_dir
        # 获取图片文件夹的路径
        self.path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
        # 获取对应图片路径的图片名称列表
        self.img_list=os.listdir(self.path)
 
    # 重写类的getitem方法
    def __getitem__(self, idx):
        # 获取单个图片名称
        img_name=self.img_list[idx]
        # 获取单个图片路径，使用拼接法
        img_item_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)
        # 生成对应图片对象
        img = Image.open(img_item_path)
        # 对应标签
        label = self.label_dir
        # 返回图像和标签,元组
        return img,label
 
    def __len__(self):
        return len(self.img_list)
 
root_dir="dataset/train"
ants_label_dir="ants"
bees_label_dir="bees"
# 生成MyData类的实例对象
ants_datasets=MyData(root_dir,ants_label_dir)
bees_datasets=MyData(root_dir,bees_label_dir)
# 两个数据集相加
train_datasets=ants_datasets+bees_datasets

五、使用修改后数据集的代码练习

修改后数据集结构如下图所示，图像和标签各有一个文件夹进行存储

标签文件夹下是各个图像的标签，为txt文件，文件名与图像名相同，并且文件内容仅有一行，即为标签内容ants

因此获取标签时需要使用file读取文件形式


from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os
 
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self,root_dir,img_dir,label_dir):
        # 根文件路径
        self.root_dir=root_dir
        # 图片文件路径
        self.img_dir=img_dir
        #标签文件夹路径
        self.label_dir=label_dir
        # 获取图片文件夹路径并生成图片名称的列表
        self.img_path=os.path.join(self.root_dir,self.img_dir)
        self.img_list=os.listdir(self.img_path)
        #获取标签文件夹路径并生成标签名称的列表
        self.label_path=os.path.join(self.root_dir,self.label_dir)
        self.label_list=os.listdir(self.label_path)
 
    def __getitem__(self, item):
        img_name=self.img_list[item]
        img_item_path=os.path.join(self.img_path,img_name)
        # 读取对应路径的图片内容，生成图片对象，存储在img中
        img=Image.open(img_item_path)
 
        label_name=self.label_list[item]
        label_item_path=os.path.join(self.label_path,label_name)
        # 打开对应路径的txt文件，读取对应内容，存储在label中
        file1 = open(label_item_path,"r")
        label= file1.readline()
        return img,label
 
    def __len__(self):
        return len(self.img_list)
 
root_dir="datasets2/train"
ants_img_dir="ants_image"
ants_label_dir="ants_label"
bees_img_dir="bees_image"
bees_label_dir="bees_label"
ants_datasets=MyDataset(root_dir,ants_img_dir,ants_label_dir)
bees_datasets=MyDataset(root_dir,bees_img_dir,bees_label_dir)

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