prepare.py 是用来处理数据的一个脚本，本文将从脚本的运行效果，脚本的作用以及脚本源码等方面对脚本 prepare.py 进行解析。

1. prepare.py 脚本的运行效果

在进行源码解析前，先来看下 prepare.py 脚本的运行效果。

从官网下载到的 Market 1501 数据集结构如下图所示。主要包括测试集、训练集、query 集 和 multi-query 集(gt_bbox)。

运行 prepare.py 脚本后，数据集的结构将发生改变，生成新的适用于 pytorch 框架的数据集。数据集的内容并没有发生改变，只是数据集的分布结构发生了改变。

新建一个名为 pytorch 的文件夹，作为重构数据集的根目录，pytorch 格式的 Market 1501 数据存储在这个文件夹下。其中，train_all 是重构后的训练全集，包括 训练集 bounding_box_train 的所有图片；gallery 集包含了测试集 bounding_box_test 的所有图片；query 集和之前相同，包含了所有待测行人的图片；train 和 val 则是训练集 bounding_box_train 的两个子集， val 中包含了所有训练集行人 ID 类别的第一张图片，train 则包含了 bounding_box_train 剩余的行人图片。

2. prepare.py 脚本的作用

运行 prepare.py 脚本后，数据集的结构发生了变化。那么为什么要执行 prepare.py 脚本呢？为什么要改变数据集的结构呢？

因为我们希望更加方便地将数据集载入网络模型。数据集一般以图片形式保存，网络训练时则需要转换为 numpy 格式或者 tensor 格式载入网络，进行深度学习网络模型训练。使用深度学习框架提供的一些数据处理的高级 API 将极大简化上述数据处理过程。当然，使用这些 API 也需要满足一些前提条件。

baseline 中就使用了 pytorch 框架的高级数据处理 API。 torchvision.datasets.ImageFolder 是 pytorch 框架下的一个通用的数据加载器，可以方便地生成 pytorch 支持的数据集格式。使用 ImageFolder 的前提条件就是将数据集组织成要求的结构。下面来进一步了解 ImageFolder 。

2.1 ImageFolder 的使用

从 torchvision 中导入 datasets 后，就可以使用 ImageFolder API 了。

from torchvision import datasets, transforms
dset = datasets.ImageFolder(root='root_path', transform=None, loader=default_loader)

API 参数说明：

• root 指数据集存放的根目录
• transform 指对图片进行的图像变换（增强）
• loader 指数据集的加载方式，一般为默认参数，不进行设置

要想使用 torchvision.datasets.ImageFolder ，需要按照以下格式将图片组织成数据集。

root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.pngroot/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png

root 为数据集的根目录，dog 或 cat 是数据集图片的类别。也就是说图片需要按照类别存储在以分类为名称的文件夹下。

2.2 Market 1501 数据集重构

baseline 中用到的数据子集主要包括测试集、训练集、query 集 和 multi-query 集(gt_bbox)。下面以训练集为例，说明数据集的重构过程。

重构前，训练集 bounding_box_train 里面全是行人图片。

为了使用 ImageFolder API，需要将训练集 bounding_box_train 重新组织成如下结构。 其中 train_all 是新的训练集的根目录，0002 是行人 ID（类别），0002_c1s1_000451_03.jpg 是行人图片。

train_all/0002/0002_c1s1_000451_03.jpg
train_all/0002/0002_c1s1_000551_01.jpg
train_all/0002/0002_c1s1_000776_01.jpg
...
train_all/0007/0007_c1s6_028546_01.jpg
train_all/0007/0007_c1s6_028546_04.jpg
...
train_all/0010/0010_c1s6_027271_05.jpg
train_all/0010/0010_c1s6_027296_01.jpg
...

重构后，行人依照行人 ID 被存储在不同的类别文件夹下。train_all 文件夹是训练数据集的根目录， 0002 文件夹为行人类别。

0002 文件夹下存储着 ID 为 0002 的所有行人图片。

3. prepare.py 源码解析

将 Market 1501 数据集组织成 pytorch 框架支持的数据集格式，就可以调用 pytorch 数据处理 API - torchvision.datasets.ImageFolder 了。

那么问题来了，怎样才能将数据集重构成要求的格式呢？
prepare.py 脚本就是用于完成数据集重构的，执行 prepare.py 脚本就可以了。
下面，我们通过源码解析来看看 prepare.py 是如何实现数据集重构的。

其实，train_all、train_val、 gallery、query 和 multi-query 的处理代码是大致相同的，因此就以 train_all 和 train_val 部分的代码进行解析。

3.1 train_all 代码

train_all 部分的代码主要实现的逻辑是将原来的训练集 bounding_box_train 中的图片，按照行人 ID 类别存储到对应的类别文件夹中，并将所有类别文件夹放入一个名为 train_all 的文件夹下。当然，最终 train_all 文件夹也要放到重构后数据集的根目录 pytorch 中。

#---------------------------------------
#train_all
// download_path 是原始 Market 1501 数据集的存放位置
download_path = 'Market'
train_path = download_path + '/bounding_box_train'
train_save_path = download_path + '/pytorch/train_all'
if not os.path.isdir(train_save_path):os.mkdir(train_save_path)for root, dirs, files in os.walk(train_path, topdown=True):for name in files:// 如果不是 jpg 文件则跳过if not name[-3:]=='jpg':continue// 分离 ID 号ID  = name.split('_')src_path = train_path + '/' + namedst_path = train_save_path + '/' + ID[0]if not os.path.isdir(dst_path):os.mkdir(dst_path)// 将图片 copy 到目标文件夹下copyfile(src_path, dst_path + '/' + name)

这里主要需要解决的问题是，根据行人 ID 将行人图片划分到不同类别的文件夹下。
行人图片的名称中含有 ID 信息，如 0002_c1s1_000451_03.jpg 就是 ID 为 0002 的行人图片。因此通过行人名称即可将行人分入对应行人 ID 的文件夹中。

3.2 文件处理函数

处理过程中主要用到了以下文件处理函数：

• os.path.isdir(path) ：判断path是否为文件夹（目录）
• os.mkdir ：创建目录
• os.walk：遍历指定目录下的子目录和文件

for root, dirs, files in os.walk(train_path, topdown=True):

os.walk 将遍历 train_path 下的所有子目录和文件，而且是逐层遍历。
root 为当前根目录，dirs 是当前根目录 root 下的所有子目录，files 是当前根目录下包含的所有文件。需要注意的是，root 目录会逐层下移，扫描它的子目录。Python中os.walk()的使用方法 详细地解释了 os.walk() 函数的使用，给出了下面的例子

# 使用os.walk扫描目录
import osfor curDir, dirs, files in os.walk("test"):print("====================")print("现在的目录：" + curDir)print("该目录下包含的子目录：" + str(dirs))print("该目录下包含的文件：" + str(files))

3.3 train_val 代码

train_val 部分代码和 train_all 部分代码大致相同。train_all 代码将生成 train_all 文件夹，包含 bounding_box_train 中的所有训练图片。train_val 代码将生成 train 和 val 两个文件夹，它们是 bounding_box_train 的子集。train 用来训练，val 用来验证，二者都在训练模型过程中使用。选取训练行人 ID 的第一张图片构成 val，剩余训练集图片构成 train。

#---------------------------------------
#train_val
// download_path 是原始 Market 1501 数据集的存放位置
download_path = 'Market'
train_path = download_path + '/bounding_box_train'
train_save_path = download_path + '/pytorch/train'
val_save_path = download_path + '/pytorch/val'
if not os.path.isdir(train_save_path):os.mkdir(train_save_path)os.mkdir(val_save_path)for root, dirs, files in os.walk(train_path, topdown=True):for name in files:if not name[-3:]=='jpg':continueID  = name.split('_')src_path = train_path + '/' + namedst_path = train_save_path + '/' + ID[0]if not os.path.isdir(dst_path):os.mkdir(dst_path)dst_path = val_save_path + '/' + ID[0]  #first image is used as val imageos.mkdir(dst_path)copyfile(src_path, dst_path + '/' + name)

参考文献

1. pytorch学习笔记七：torchvision.datasets.ImageFolder使用详解
2. PyTorch 中文文档
3. Python中os.walk()的使用方法
4. 从零开始行人重识别