[人工智能]python随机按一定比例划分验证集至指定文件夹

适用于有train和test，但无val的情况，此时可从train中随机抽取一定比例数据划为验证集

import os
import random
import shutil
import cv2
##深度学习过程中，需要划分训练集和验证集、测试集。

#定义moveFile函数
def moveFile(input_path):
    pathDir = os.listdir(input_path)  # 取图片的原始路径
    #print(pathDir)
    filenumber = len(pathDir)  #原文件个数
    rate = 0.1  # 自定义抽取图片的比例，比方说100张抽10张，那就是0.1
    picknumber = int(filenumber * rate)  # 按照rate比例从文件夹中取一定数量图片
    sample = random.sample(pathDir, picknumber)  # 随机选取picknumber个数量的样本图片
   
    for file_name in sample:
        shutil.move(input_path +‘/’+ file_name, output_path +'/'+ file_name)
    return

#     

if __name__ == '__main__':
    #此循环为已经划分了0、1标签的文件夹的情况，若无，则删除此循环直接指定输入和输出路径即可
    for m in range(2):
        # 源文件夹路径，根目录
        root = '此处输入根目录'
        #输入路径为根目录下/train/0,根目录/train/1
        input_path = root + '/train/' + str(m)

        output_path = root + '/val/' + str(m)
        #检验输出路径是否存在，若不存在则创建
        isExists = os.path.exists(output_path)
        if not isExists:
            os.makedirs(output_path)
        #执行moveFile命令
        moveFile(input_path)

最后这个循环可按自己需要删减。
接下来，我会在学习的过程中不定时更新关于图像处理的一些代码，和我一起进步吧！转载请注明，谢谢！