随机划分训练集和测试集并保存

　　将指定的数据集路径输入到函数中，函数将创建对应路径，并复制指定路径下的文件到当前所创建的路径下：

　　其中划分比例暂时还没有写出自定义，也可以自己添加修改

 代码中主要应用了os下的lstdir函数和shutil下的函数，具体代码可参考如下

import os
import shutil
from random import randrange

img_root0 = 'E:/****/PatternNet'       #数据集目录****这里省略了路径，自行修改

#随机生成训练集和测试集，比例为7：1
def ImgSet_save(images_path=img_root0):
    save_trainpath = './data/train_images'
    sava_testpath = './data/test_images'
    modnum = randrange(8)       #首先随机生成一个随机数
    #开始划分训练集和测试集并保存
    for temp in os.listdir(images_path):
        image_dir = images_path +'/'+ temp
        i = 0
        print(image_dir)　　　　　　#可以输出查看下该分类下的数据集是什么
        for imagename in os.listdir(image_dir):　　　　#获取具体的文件名称
            src_image = image_dir + '/'+ imagename
            #print(src_image)
            if i%8 == 0:                            #将数据集划分为7：1，每次处理完八张图片后变化一次随机数
                modnum = randrange(8)
            i+=1
            if i %8==modnum:                                 #划分为测试集
                sava_path = sava_testpath+'/'+temp+'/'
                if not os.path.exists(sava_path):
                    os.makedirs(sava_path)
                shutil.copy(src=src_image,dst=sava_path) #复制文件
            else:                                        #划分为训练集
                save_path = save_trainpath+'/'+temp+'/'
                if not os.path.exists(save_path):
                    os.makedirs(save_path)
                shutil.copy(src=src_image,dst=save_path)  #

if __name__ == '__main__':
    ImgSet_save()
    print("数据集划分完成，划分为7：1的训练集和测试集")

我这PatternNet目录下是38个类别的图像：