从 DataFrameIterator 显示图像及其标签答案

【问题标题】：Display an image and its label from DataFrameIterator从 DataFrameIterator 显示图像及其标签
【发布时间】：2021-07-12 18:24:06
【问题描述】：

我正在从数据集（使用 flow_from_dataframe 创建）中迭代图像，并希望使用 pyplot 及其相应的标签显示图像

training_dataset = train_dataset_gen.flow_from_dataframe(dataframe=train_df,
                                                     directory="./Data/train/",
                                                     x_col="file",
                                                     y_col="label",
                                                     shuffle=True,
                                                     batch_size=BATCH_SIZE,
                                                     target_size=IMG_SIZE,
                                                     class_mode="sparse",
                                                     subset="training")

我可以显示图像，但标签是 0 和 1 的数组。

for _ in range(len(training_dataset.filenames)):
     image, label = training_dataset.next()
     # display the image from the iterator
     plt.imshow(image[0])
     plt.title(training_dataset.)
     plt.show()

如何获得真正的标签值？

这是通过反转字典来解决的：

class_names=training_dataset.class_indices

new_dict={}
for key, value in class_names.items():
    new_dict[value]=key

【问题讨论】：

标签： tensorflow machine-learning computer-vision

【解决方案1】：

ImageDataGenerator 有一个属性 .class_indices。它是一个形式的字典

{'class name': class index}

其中类名是一个字符串，它是数据框标签列中的标签名称。类索引是与类名关联的整数。这是您在打印标签时将看到的值（因为您使用了 class_mode='sparse'）。例如，在您的数据框中，如果您的标签是猫、狗，那么您的 class_indices 将是

{'cat':0, 'dog':1}

如下图倒转这个字典很方便

for key, value in class_dict.items():
    new_dict[value]=key

现在 new_dict 的格式为 {0:'cat', 1:'dog'}。所以现在修改你的代码如下

for _ in range(len(training_dataset.filenames)):
     image, label = training_dataset.next()
     # display the image from the iterator
     plt.imshow(image[0])
     label_name=new_dict[label[0]] # note you are only showing the first image of the batch
     plt.title(label_name)
     plt.show()

【讨论】：