图像处理项目——生成csv文件提高读取效率
- 利用pyhton脚本生成csv文件
- *开发环境为windows PyCharm
*使用的是pyhton脚本
*生成人脸和人脸对应的标签的csv文件
- 一:主要步骤
- 1、载入对应路径
2、提取每一张图片对应的位置与同一个人脸对应的标签
3、写入存储文件夹data.txt
- 二:代码
- """------------------------------------------------------------------
- 利用pyhton脚本生成csv文件
- 人脸模型训时需要读取人脸和人脸对应的标签,利用csv文件读取,以取代传统
- 的逐一的方式,直接在数据库读取效率很低。在训练之前生成csv文件,主要步骤:
- 1、载入对应路径
- 2、提取每一张图片对应的位置与同一个人脸对应的标签
- 3、写入存储文件夹data.txt
- ---------------------------------------------------------------------"""
- import tensorflow as tf
- import os.path
- """定义csv文件生成函数"""
- def MakeLabel():
- face_path = "faces" # 人脸数据的路径
- separator = ";" # 分隔符
- file = open("data.txt", 'w') # 打开存储的文件
- """filenames对应faces; dirnames对应s1; dirname对应1.pgm;其中faces/s1/1.pgm"""
- for dirname, dirnames, filenames in os.walk(face_path):
- for targetname in dirnames:
- target_path = os.path.join(dirname, targetname)
- for filename in os.listdir(target_path):
- targetname2 = targetname[::-1]
- targetname3 = targetname2[:-1]
- targetname4 = targetname3[::-1]
- label = int(targetname4) # 文件名字符串型转数字int型
- path = "%s/%s" % (target_path, filename)
- print("%s%s%d" % (path, separator, label))
- file.write(path) # 写入路径
- file.write(separator) # 写入;号
- file.write(str(label)) # 写入标签
- file.write("\n")
- label = label + 1
- file.close() #关闭存储的文件
- """启动函数"""
- def main(argv=None):
- MakeLabel()
- if __name__ =='__main__':
- tf.app.run()
三 : 生成结果
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