如何以有效的方式标记我的图像分类数据集？答案

【问题标题】：How do i label my image classification dataset in an efficient way?如何以有效的方式标记我的图像分类数据集？
【发布时间】：2019-10-19 01:40:02
【问题描述】：

我正在制作一个图像分类CNN，为此我制作了一个数据集。我有 4 种不同的图像：

对比度较高的图像
有噪点的图像
带有 jpeg 伪像的图像
未更改的图像。

现在我需要标记我的图像，以便它可以对图像上的问题进行分类并尝试修复它，但我找不到像所有对比度一样选择并添加标签的有效方法。

我已经尝试过像 labelbox.io 这样的网络应用程序，但使用它我必须手动处理每张图片，而且我有太多图片，所以这样做会花费太多时间。

【问题讨论】：

重复how to add label to image data set for classification?

标签： tensorflow machine-learning dataset label conv-neural-network

【解决方案1】：

您没有提供该信息，但我会认为您的图片名称格式正确，以便知道它们属于哪个类别。

因此您可以遍历所有数据，如果它们属于某个类别，则将相应的标签保存在列表中并将该列表保存在 .csv 中：

labels = []

for img in os.listdir(IMG_FOLDER):
    if 'contrast' in img:            #if your image name contain 'contrast'
        labels.append((img, 0))
    elif 'noise' in img:
        labels.append((img, 1))
    elif 'jpeg' in img:
        labels.append((img, 2))
    elif 'unchanged' in img:
        labels.append((img, 3))

labels = pd.DataFrame(labels, columns=['name', 'label'])
labels.to_csv('labels.csv', index=False)

【讨论】：

啊是的，我应该包含这些数据，但是这正是我所需要的，谢谢