Python チュートリアル]
序文
プロジェクトチームのトレーニング画像を前処理していたところ、処理済みの画像がカテゴリーごとに分けられ、フォルダー内のフォルダーに入れ子人形形式で保存されていたことが判明したので、バッチ処理して元のフォルダールールに従って処理しましたしかし、以下の機能を組み合わせることで、一連の前処理を無事完了することができました。
#1. 飽きのこない Zhishan ライブラリを使用する
##1. ライブラリをインストールするpip インストール:
pip install zisan2.getFiles function
関数呼び出し:
import zisan.FileTools as zf file_path = 'C:/Users/xxx/Desktop/2016/Annotations' whole_file = zf.getFiles(file_path)
画像の保存場所: フォルダー 2016 ->フォルダーの注釈 -> ;サブフォルダー -> 00000.png
getFiles 関数を使用すると、注釈内のすべてのフォルダー内のすべての画像パスを呼び出すことができます
つまり、getFiles 関数は、すべての画像パスを呼び出します。途中にサブフォルダーがあるかどうかに関係なく、ファイル パス
#2.その他の関数
1.os.listdir function#この関数を呼び出すと、パスの下にあるフォルダーの名前が返されます。このフォルダーの名前は文字列の形式でリストに保存されます。##コードは次のとおりです。
import os file_path = 'C:/Users/xxx/Desktop/2016/Annotations' file_names = os.listdir(file_path) print(file_names)
効果:
2.os.mkdir 関数
コード: import os
new_file_path = 'C:/Users/xxx/Destop/2016/newfile'
os.mkdir(new_file_path)
新しいフォルダーの作成に使用されます
3. アプリケーション
要件: Annotations フォルダー内の各サブファイルを処理し、元のルールに従って新しいファイル フォルダーの対応する場所に保存します。命名規則は、00000.jpgimport zisan.FileTools as zf
import os
import cv2
from skimage import io
file_path = 'C:/Users/xxx/Desktop/2016/Annotations'
new_file_path = 'C:/Users/xxx/Destop/2016/newfile'
file_names = os.listdir(file_path)
#获取Annotations文件夹的子文件夹名称
for i in file_names: #遍历每个子文件夹名称
Index = 0
file_name = file_path + '/' + i #巧妙运用+号得到改子文件夹的路径
os.mkdir(new_file_path + '/' + i) #在newfile里创建一个与子文件夹名称相同的文件夹
whole_pic = zf.getFiles(file_name) #用getFiles函数读取子文件夹内的图片路径
for f in whole_pic:
msk = io.imread(f)
msk=cv2.cvtColor(msk,cv2.COLOR_RGBA2GRAY)
msk[np.where(msk!=0)]=255
io.imsave(new_file_path + '/' + i + '/' + str("%05d" % Index) + '.jpg' , msk)
#处理命名可直接+'.jpg'让其以jepg形式存储
Index += 1
などです。これが私の基本です。フォルダ処理の問題を解決するためのアイデアとプロセス 各機能を組み合わせて使用したり、ループの外側または内側に配置したりすることで、特定の要件に応じてさまざまな効果を得ることができます。
以上がPython を使用してマトリョーシカ スタイルのフォルダーをバッチ処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

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パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

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