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Python实现生成图片路径及其标签

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简介:
本项目利用Python编写程序,自动生成并处理图片文件夹内的所有图像路径,并依据预设规则为其添加相应的标签信息。 心得:网上有很多教程都是相互抄袭的产物。只有自己动手实践才能真正掌握知识。 文件夹列表: 生成的结果展示: 代码如下: ```python # coding=utf-8 if __name__ == __main__: # 请将 BASE_PATH 修改为你的路径 BASE_PATH = C:\\Users\\zhang\\Desktop\\lfw_test\\lfw_test SEPARATOR = fh = open(1.txt, w) label = 0 ``` 注意:代码中存在一些语法错误,例如`fh = open(1.txt, w)`应改为`fh = open(1.txt, w)`。

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客服
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  • Python
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    本项目利用Python编写程序,自动生成并处理图片文件夹内的所有图像路径,并依据预设规则为其添加相应的标签信息。 心得:网上有很多教程都是相互抄袭的产物。只有自己动手实践才能真正掌握知识。 文件夹列表: 生成的结果展示: 代码如下: ```python # coding=utf-8 if __name__ == __main__: # 请将 BASE_PATH 修改为你的路径 BASE_PATH = C:\\Users\\zhang\\Desktop\\lfw_test\\lfw_test SEPARATOR = fh = open(1.txt, w) label = 0 ``` 注意:代码中存在一些语法错误,例如`fh = open(1.txt, w)`应改为`fh = open(1.txt, w)`。
  • Python为文件中的带有的txt文件的方法
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    本教程介绍如何使用Python编写脚本,自动读取文件夹中所有图像,并依据需求为其创建包含相关信息(如尺寸、格式等)的标签文本文件。此方法极大提升了对大量图像数据处理和管理效率。 在深度学习领域,准备带有标签的数据集是训练模型的重要步骤之一。这类数据集通常包括图片及其对应的类别或其他相关信息的标签。为了便于机器学习算法处理这些数据,我们常常会创建一个文本段落件来记录每个图像文件名与其对应的信息。 本篇文章将介绍如何使用Python编写脚本来实现这一功能:该脚本可以从指定目录中提取所有图片文件,并将其名字和预定义的标签信息写入到一个名为list.txt的文本段落件内。此过程利用了Python内置模块os,它提供了处理操作系统相关任务的功能,如遍历文件夹内容。 首先,在开始编写生成函数之前,我们需要使用`os.listdir()`来获取指定目录下的所有条目(包括子目录和普通文件)。然后通过检查每个项目的类型,并仅保留图片类型的项目。具体来说,我们会用到`os.path.split()`来分离路径与文件名,并确保只处理图片而非其他格式的文档。 接下来定义了一个名为generate()的功能函数,它接受两个参数:一个是目标文件夹的绝对路径(dir),另一个是用于标记所有图像的标准标签值(label)。在该函数内部,通过遍历上述筛选后的列表并组合每个文件的名字和给定的标签来构建每行输出。然后这些字符串会被写入到list.txt中,并且每一项之间用换行符分隔以确保格式清晰。 最后,在脚本主体部分,判断是否直接运行此程序而不是作为其他代码的一部分被导入执行。如果是,则调用generate()函数并传入实际路径和标签值进行测试或应用操作。 值得注意的是,虽然本段落提供的方法适用于基本的图像分类任务中快速生成带标签的数据集文件,但对于更复杂的深度学习项目来说可能需要进一步扩展数据结构及处理逻辑来满足更多需求。 综上所述,通过这种方法可以简化在深度学习实践中构建初始训练数据的工作流程,并且为后续模型的学习阶段提供了一个有效的前期准备步骤。
  • Python 中随机打乱对应的方法
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    本文介绍了如何使用Python语言实现对图像数据集中的图片进行随机打乱,同时保持其标签对应关系不变的具体方法。 今天为大家分享一种使用Python随机打乱图片及其对应标签的方法,此方法具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起看看吧。
  • Python 中随机打乱对应的方法
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    本文介绍了如何使用Python编程语言随机打乱图像数据集中的图片和其对应的标签,确保训练模型时的数据分布更加均匀。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import pandas as pd import h5py import pylab import matplotlib.pyplot as plt trainpath = str(rC:/Users/49691/Desktop/数据集/train/) # 注意这里的路径需要用原始字符串表示,即在开头加上r来避免转义字符的问题。 testpath = str(rC:/Users/49691/Desktop/数据集/test/) # 同上 n_tr = len(os.listdir(trainpath)) print(num of training files:, n_tr) # 输出训练文件的数量 ```
  • 代码(Python)(深度学习应用必备)
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    本代码利用Python编写,结合深度学习技术实现高效准确的图片标签自动生成。适合开发者与研究者快速集成至项目中使用。 给包含在文件夹下的图片添加标签(使用Python) ```python #!/usr/bin/env python import sys import os.path if __name__ == __main__: # if len(sys.argv) != 2: # print usage: create_csv # sys.exit(1) BASE_PATH=E:/k SEPARATOR=; fh = open(C:\\Users\\lbn\\Desktop\\aa.txt, w) for dirname, dirnames, filenames in os.walk(BASE_PATH): for subdirname in dirnames: subject_path = os.path.join(dirname, subdirname) ``` 这段代码的主要目的是遍历指定文件夹下的所有子目录,并为每个子目录创建一个文本段落件以记录相关信息。注意在实际使用中,需要根据具体需求调整路径和操作细节。
  • C# WinForm手写
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    本项目利用C# WinForm技术开发的手写签名系统,支持用户在界面上直接书写签名,并将所签内容转化为图像文件进行保存或分享。 本段落将深入探讨如何使用C# WinForm实现手写签名功能,并将其转换为PNG图片格式。作为.NET框架的主要编程语言之一,C#提供了丰富的控件与API支持,使得此类应用的开发相对简单。 我们将围绕以下关键点进行讨论: 1. **支持PAD和PC签名**: 在C# WinForm应用中可以使用`InkPresenter`控件来实现触屏设备(如平板)及非触屏设备(如个人电脑)的手写签名功能。对于触屏装置,系统通常能够自动识别并提供触摸输入;而在没有触摸功能的计算机上,则可以通过鼠标模拟笔迹操作。利用`InkPresenter`控件,用户可以绘制线条,并保存其签名数据。 2. **生成PNG内容**: 为了将手写的签名转换为PNG图片格式文件,我们需要借助C#中的图像处理库(例如System.Drawing命名空间内的类)。具体来说,需要首先从`InkPresenter`控件中获取所有绘图信息并将其转化为Bitmap对象。随后通过调用`Bitmap.Save()`方法把该对象保存成PNG格式的文件。此过程涉及颜色深度设置、透明度管理及图像质量优化等技术细节。 3. **随意画板生成图片**: 创建一个可调整大小的手写签名界面是实现这一功能的重要环节之一,在WinForm中可以通过继承`UserControl`类来设计这样一个自定义控件,其中包含用于绘制的`InkPresenter`。在该控件内可以添加额外的功能选项如更改笔的颜色和宽度、提供橡皮擦工具等以提升用户体验。 4. **源码100%开源**: 开放源代码意味着任何人都能够查看、学习并修改相关程序代码,这对于此项目而言十分重要。通过网络资源可以获得完整的C# WinForm手写签名应用的全部源码,这样可以帮助开发者理解实现逻辑,并根据具体需求进行定制和扩展。 5. **C# WinForm签名生成图片**: 在WinForm环境中将用户的手写签名转换为PNG文件主要包含以下步骤:首先创建一个`InkCollector`或`InkPresenter`实例以捕捉用户的笔迹;然后设置画笔的颜色、宽度等属性;接着监听输入事件,如鼠标点击和触屏动作;当用户完成签字后,需从控件中获取所有墨迹(即InkStroke)并将其转换为Bitmap对象。最后使用该对象的`Save()`方法将图片保存成PNG格式。 综上所述,在C# WinForm环境中实现手写签名功能涉及到用户体验、图形处理和文件操作等多个方面知识和技术,通过学习与实践此项目可以增强开发者对WinForm应用开发的理解,并为进一步涉及图形界面及用户交互的应用程序设计打下良好基础。
  • PathGAN: 由采样规划启发的对抗网络PyTorch
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    PathGAN是一种创新性的生成对抗网络模型,其灵感来源于采样路径规划。本文介绍了该模型的设计理念及其实现细节,并提供了基于PyTorch框架的具体实现代码和说明文档。 路径GAN基于采样路径规划启发式生成对抗网络的Pytorch实现包括以下内容结构: PathGAN的整体结构由两部分组成:RRT*搜索算法和产生性的对抗性网络,用于产生有希望的区域。 - RRT*算法: 比较了RRT*和Heuristic RRT*。 - GAN架构: - GAN整体架构 - GAN架构的详细信息 数据集、训练及结果未在上述结构中具体描述。该项目依据麻省理工学院许可协议发布。 参考文献包括基于生成式对抗网络的启发式算法,用于基于采样的路径规划(arXiv文章)和GAN路径查找器(arXiv文章)。
  • 使用Python拼接,全景
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    本项目利用Python编程语言,结合图像处理库,实现多张图片无缝拼接技术,以创建高质量的全景图像效果。 Python可以用来实现图片拼接功能,并生成全景图。
  • 雷达像算法
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    本著作深入探讨了合成孔径雷达(SAR)成像的核心算法及其实际应用技术。书中结合理论分析与实验验证,详细介绍了SAR成像的基本原理、多种成像模式以及最新的技术进展,并针对算法实现进行了详尽阐述和代码示例展示,为科研人员及工程技术人员提供了宝贵的参考资源。 这本书是《国防电子信息技术丛书》之一,《合成孔径雷达成像 算法与实现》,由Ian G. Cumming编写,洪文等人翻译。
  • 雷达像算法
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    《合成孔径雷达成像算法及其实现》一书聚焦于合成孔径雷达技术的核心理论与实践应用,详细阐述了成像算法的设计原理及其软件实现方法。 《合成孔径雷达成像:算法与实现》一书深入探讨了SAR成像处理中的关键算法及其相关的数字信号处理理论和技术。书中首先介绍了合成孔径雷达的基础知识,重点讲解了用于SAR成像的信号处理理论、合成孔径的基本概念以及对SAR信号特征进行分析的方法;随后详细讨论了几种重要的SAR成像处理算法及其实现方式,包括距离-多普勒算法、ChirpScaling算法、Ω-k算法和SPECAN算法等,并介绍了宽带扫描模式下(ScanSAR)的成像技术。最后部分则着重于辅助性但至关重要的多普勒参数估计方法,如多普勒中心估算与方位调频率估测等内容。