将分类数据划分为训练集、测试集与验证集

    用于将指定路径下的 0-6 编号的 7 个文件夹中的数据按照 8:1:1 的比例划分到 train、val 和 test 这三个文件夹中。

1.代码功能说明

1. 源文件夹路径：假设编号文件夹在 src_path 中，每个编号文件夹的名称为 0, 1, 2, ..., 6。
2. 划分比例：默认按照 8:1:1 的比例划分，分别对应训练集、验证集和测试集。
3. 数据打乱：使用 random.shuffle 将每个编号文件夹内的文件顺序打乱，确保划分均匀。
4. 目标文件夹创建：在 dest_path 下创建 train、val 和 test 文件夹。
5. 文件复制：使用 shutil.copy 将文件从源文件夹复制到目标文件夹。

import os
import shutil
import random

def split_data(src_path, dest_path, split_ratio=(0.8, 0.1, 0.1)):
    # 创建目标文件夹结构
    for split in ['train', 'val', 'test']:
        split_path = os.path.join(dest_path, split)
        os.makedirs(split_path, exist_ok=True)
        for i in range(7):  # 创建 0-6 的子文件夹
            os.makedirs(os.path.join(split_path, str(i)), exist_ok=True)

    # 遍历编号文件夹（0-6）
    for folder in range(7):
        folder_path = os.path.join(src_path, str(folder))
        if not os.path.exists(folder_path):
            print(f"文件夹 {folder_path} 不存在，跳过...")
            continue

        # 获取文件列表并打乱顺序
        files = os.listdir(folder_path)
        random.shuffle(files)

        # 按照比例划分
        total_files = len(files)
        train_end = int(total_files * split_ratio[0])
        val_end = train_end + int(total_files * split_ratio[1])

        train_files = files[:train_end]
        val_files = files[train_end:val_end]
        test_files = files[val_end:]

        # 将文件复制到对应的目标文件夹
        for file in train_files:
            shutil.copy(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(dest_path, "train", str(folder), file))
        for file in val_files:
            shutil.copy(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(dest_path, "val", str(folder), file))
        for file in test_files:
            shutil.copy(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(dest_path, "test", str(folder), file))

        print(f"文件夹 {folder_path} 已处理完成，训练集：{len(train_files)}，验证集：{len(val_files)}，测试集：{len(test_files)}")

# 使用
src_path = "/path/to/source/folders"  # 原始数据文件夹路径
dest_path = "/path/to/destination/folders"  # 目标文件夹路径
split_data(src_path, dest_path)