Hugging Face's logo

Decoder24
/
Batik-Classification-Transformer-model

TensorBoard
Model card Files
xet
Metrics Community
Batik-Classification-Transformer-model
File size: 2,604 Bytes 
a6eed2b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
 
import os
from datasets import load_dataset
# PASTIKAN INI ADA: Kita tambahkan UnidentifiedImageError agar bisa ditangkap
from PIL import Image, UnidentifiedImageError

# Nama dataset dari Hugging Face Hub
dataset_name = "muhammadsalmanalfaridzi/Batik-Indonesia"
# Folder utama untuk menyimpan gambar JPG
output_dir = "Batik_Indonesia_JPG"

# Buat folder utama jika belum ada
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Muat dataset (akan menggunakan cache jika sudah diunduh)
print("Memuat dataset...")
# Kita tambahkan parameter 'all' untuk split agar memuat semua data
dataset = load_dataset(dataset_name, split='train') 
print("Dataset dimuat.")

# Ambil informasi nama kelas/label dari dataset
labels = dataset.features['label'].names

# Proses dan simpan setiap gambar dari split 'train'
print("Memulai proses ekstraksi gambar...")
skipped_files = 0

# Ganti loop untuk menggunakan 'dataset' langsung
for item in dataset:
    # ---- INI BAGIAN PENTING (TRY...EXCEPT) ----
    # Kita "coba" lakukan semua proses ini
    try:
        # Ambil gambar dan labelnya
        gambar: Image.Image = item['image']
        label_index = item['label']

        # Dapatkan nama label (contoh: "Batik Parang")
        label_name = labels[label_index]

        # Buat folder untuk kelas ini jika belum ada
        class_dir = os.path.join(output_dir, label_name)
        if not os.path.exists(class_dir):
            os.makedirs(class_dir)

        # Ambil nama file asli (jika tersedia) atau buat nama file unik
        num_existing_files = len(os.listdir(class_dir))
        file_name = f"{label_name.replace(' ', '_')}_{num_existing_files + 1}.jpg"

        # Gabungkan path untuk menyimpan
        save_path = os.path.join(class_dir, file_name)

        # Simpan gambar
        if gambar.mode != 'RGB':
            gambar = gambar.convert('RGB')
        gambar.save(save_path)

    # Jika terjadi error "UnidentifiedImageError" (file rusak),
    # jalankan kode di bawah ini alih-alih crash.
    except UnidentifiedImageError:
        skipped_files += 1
        # Kita bisa cetak file yang rusak jika mau
        # print(f"WARNING: 1 file gambar terdeteksi rusak atau tidak valid. Melewati...")

    # Tambahkan exception umum untuk error lain
    except Exception as e:
        skipped_files += 1
        print(f"WARNING: Terjadi error lain ({e}). Melewati file...")
    # -----------------------------------------------

print(f"Ekstraksi selesai!")
print(f"Total file yang dilewati (rusak/error): {skipped_files}")