import tensorflow as tf import random import os import numpy as np from PIL import Image import random import time

def load_data(folder_name, label): # 데이터 불러오는 함수 pic_names = os.listdir("./data/" + folder_name) temp = []

for p in pic_names: img = Image.open("./data/" + folder_name + "/" + p) #괄호 안의 경로에 있는 이미지를 오픈.

+ p 를 적은 이유는 data 폴더 안의 변수p 라는 이름을 가진 파일이라는 뜻을 나타내기 위함

  ####### 정규화 #######

  numerator = img - np.min(img)
  denominator = np.max(img)
  img = numerator / denominator + 1e-7 # 0값이 있으면 log 씌웠을 때 발산하니까 10^-7정도 작은 수를 넣어줌.

  ####### 정규화 #######

  img_array = np.expand_dims(np.array(img), axis=3) # 차원 맞춰줌.

  temp.append({label : img_array}) # 라벨 추가

return temp

max_people = 2 # 레벨 갯수

######### train 데이터 ######### 딕셔너리 형태

sunflower = load_data("sunflower",0) cosmos = load_data("cosmos",1)

print(sunflower)

sejongresearch / FlowerClassification

라벨링코드 #20

+ p 를 적은 이유는 data 폴더 안의 변수p 라는 이름을 가진 파일이라는 뜻을 나타내기 위함