Python 列车验证数据拆分-标签可用，但无类别

我的研究项目是开发一个神经网络来识别车牌上的文本。因此，我在上找到了ReId数据集。该数据集包含一组车牌图像以及车牌文本，Spanhel等人使用该数据集实现了与我所想到的类似的方法

此处的车牌示例：

在该项目中，我只想识别车牌文本，即仅识别“9B5 2145”，而不识别国家首字母缩写词“CZ”，也不识别广告文本

我将数据集和标签csv文件下载到本地内存中。因此，我有以下文件夹结构：一个用于整个项目的母目录。这个母目录包括我的数据目录，我在其中存储了ReId数据集。该数据集包括几个子目录，4个包含训练数据的目录和4个包含测试数据的目录，所有这些子目录都包含许多车牌图像。ReId数据集还包含trainVal csv文件，其结构如下（实际工作表的片段）：

track_id等于ReID数据集的子目录。 图像路径等于图像的路径，在这种情况下，图像的名称为1\u 1。 lp是车牌的标签，因此是实际的车牌。 train是一个虚拟变量，如果图像用于培训目的，则该变量等于1，如果图像用于验证目的，则为0

关于这个数据集，我有三个主要问题：

如何正确阅读这些图片？我试着用这样的东西

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# create generator
datagen = ImageDataGenerator()

# prepare an iterators for each dataset
train_it = datagen.flow_from_directory('data/train/', class_mode='binary')
val_it = datagen.flow_from_directory('data/validation/', class_mode='binary')
test_it = datagen.flow_from_directory('data/test/', class_mode='binary')

# confirm the iterator works
batchX, batchy = train_it.next()
print('Batch shape=%s, min=%.3f, max=%.3f' % (batchX.shape, batchX.min(), batchX.max()))

但显然Python没有找到属于任何类的图像（旁注：我使用了正确的路径）。这对我来说很清楚，因为我还没有为我的数据分配任何类。所以，我的第一个问题是：我必须这样做吗？我不这么认为

然后我如何正确地阅读这些图像？我想，我必须让numpy阵列正确处理这些数据

如何将图像和标签组合在一起？在我看来，我认为我必须合并这两个数据集，不是吗

多谢各位

问题1和2：

要读取图像，可以将matplotlib.pyplot中的imread用作 如示例所示，这不需要设置任何类

问题3：

通过将数据数组中每个图像（在示例中存储在xs数组中）的相应车牌号存储在输出数组（在示例中为y）中，可以将标签和图像放在一起。您不一定需要合并它们

希望我能帮忙

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
import pandas as pd

xs, y = [], []
main_dir = './sample/dataset' # the main directory 
label_data = pd.read_csv('labels.csv')

for folder in os.listdir(main_dir):
    for img in os.listdir(os.path.join(main, folder)):
        arr = plt.imread(os.path.join(main, folder) + img)
        xs.append(arr)
        y.append(label_data[label_data['image_path'] == os.path.join(folder, img)]['lp'])
                #^ this part can be changed depending on the exact format of your label data file.

# then you can convert them into numpy arrays and reshape them as you need.
xs = np.array(xs)
y = np.array(y)

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非常感谢。我认为这是可行的！但我仍然收到一个错误代码：FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“C:\\Users\\tobis\\OneDrive\\Desktop\\Masterarbeit\\data\\2017-IWT4S-CarsReId\u LP-dataset\\s01\u l011000\u 1.png”。我查过了。相反，图像路径是。。。s01_l01/1_1.png。在我看来，代码没有“找到”最后一个目录，而且，在文件名中，添加了3个零。我检查了这个，看起来这些图像存储在1000_1下，但这三个零在打开后一秒钟消失。