Groupe2 / src /utils.py
FranckB237's picture
final project
44f39b1
import os
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
class CustomImageDataset(Dataset):
def __init__(self, image_paths, labels, processor, transform=None):
self.image_paths = image_paths
self.labels = labels
self.processor = processor
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.image_paths)
def __getitem__(self, idx):
img_path = self.image_paths[idx]
image = Image.open(img_path).convert("RGB")
if self.transform:
image = self.transform(image)
# 🔹 Prétraitement avec CLIP
inputs = self.processor(images=image, return_tensors="pt")
pixel_values = inputs["pixel_values"].squeeze(0)
label = self.labels[idx]
return pixel_values, label
def load_dataset_images(data_dir):
"""Charge les images et leurs labels depuis le dossier structuré."""
if not os.path.exists(data_dir):
raise FileNotFoundError(f"❌ Le dossier {data_dir} n'existe pas ! Vérifie le chemin.")
# 🔹 Correction des noms de classes et labels associés
class_to_idx = {"Normal": 0, "Anomaly": 1} # Normal = 0, Anomaly = 1
images = []
labels = []
# 🔹 Vérification des sous-dossiers
sous_dossiers = os.listdir(data_dir)
print(f"📂 Dossiers trouvés : {sous_dossiers}")
for cls, idx in class_to_idx.items():
cls_dir = os.path.join(data_dir, cls)
if not os.path.isdir(cls_dir):
print(f"⚠️ Attention : le dossier '{cls}' est introuvable dans {data_dir}. Vérifie la structure !")
continue
fichiers = [f for f in os.listdir(cls_dir) if f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png"))]
print(f"📂 Classe '{cls}' ({idx}) : {len(fichiers)} images chargées.")
for file in fichiers:
images.append(os.path.join(cls_dir, file))
labels.append(idx)
print(f"✅ Nombre total d'images chargées : {len(images)}")
if len(images) == 0:
raise ValueError("❌ Aucune image trouvée ! Vérifie que les fichiers sont dans les bons dossiers.")
return images, labels, class_to_idx