import os import shutil # ================= 1. 配置你的路径 ================= # 注意:请确保相对路径正确,以下为示例 ORIGINAL_DATA_DIR = './garbage265' # 原始数据集的目录 NEW_DATA_DIR = './garbage_4_classes' # 合并后的新目录 CLASSNAME_FILE = './garbage265/classname.txt' # txt 文件的位置 # =================================================== def build_mapping(): """让 Python 自动读取 txt 文件并建立映射字典""" mapping = {} # 打开并读取文件 with open(CLASSNAME_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().splitlines() for idx, line in enumerate(lines): # 过滤掉空行 if '-' not in line: continue # 用 '-' 把字符串一分为二:前面的做大类,后面的做小类 big_class, small_class = line.split('-', 1) # 核心:修复原数据集中的错别字 Bug if big_class == '其它垃圾': big_class = '其他垃圾' # 为了绝对安全,我们把三种可能出现的文件夹名字全存进字典里: mapping[str(idx)] = big_class # 应对文件夹名为数字 ID (如 '0') 的情况 mapping[line] = big_class # 应对文件夹名为完整名称 (如 '厨余垃圾-八宝粥') 的情况 mapping[small_class] = big_class # 应对文件夹名为小类名称 (如 '八宝粥') 的情况 return mapping def merge_dataset(): print("正在解析类别映射文件...") class_mapping = build_mapping() # 同时处理训练集和验证集 for split in ['train', 'val']: original_split_dir = os.path.join(ORIGINAL_DATA_DIR, split) new_split_dir = os.path.join(NEW_DATA_DIR, split) if not os.path.exists(original_split_dir): print(f"⚠️ 找不到文件夹: {original_split_dir},跳过处理。") continue print(f"\n🚀 开始合并 [{split}] 集合...") # 遍历原始的 265 个文件夹 for sub_class in os.listdir(original_split_dir): sub_class_path = os.path.join(original_split_dir, sub_class) # 忽略隐藏文件或说明文件,确保只处理文件夹 if not os.path.isdir(sub_class_path): continue # 核心:通过字典查询这个小类属于哪个大类 target_big_class = class_mapping.get(sub_class, "未知分类") target_dir = os.path.join(new_split_dir, target_big_class) if not os.path.exists(target_dir): os.makedirs(target_dir) # 获取该小类文件夹下的所有图片并开始搬运 images = os.listdir(sub_class_path) for img in images: src_img_path = os.path.join(sub_class_path, img) # 给新图片加个前缀,防止不同小类有同名图片(比如分别叫 001.jpg 导致互相覆盖) new_img_name = f"{sub_class}_{img}" dst_img_path = os.path.join(target_dir, new_img_name) # 执行复制操作 shutil.copy(src_img_path, dst_img_path) print(f"✅ [{split}] 集合四大类合并完成!") if __name__ == '__main__': merge_dataset()