一.将读取文件夹内容,变为字典保存,代码如下:

  1. def read_class_names(class_file_name):
    '''loads class name from a file'''
    names = {}
    with open(class_file_name, 'r') as data:
    for ID, name in enumerate(data):
    names[ID] = name.strip('\n')
    return names
  2.  
  3. a=read_class_names( "C:/Users/10107472/Desktop/repetition/data/classes/coco.names")
    print(a)
    print(type(a))
    print(len(a))
  4.  
  5. 结果如下:

二.读取文件变为矩阵,代码如下:

  1. def get_anchors(anchors_path):
    '''loads the anchors from a file'''
    with open(anchors_path) as f:
    anchors = f.readline()
    anchors = np.array(anchors.split(','), dtype=np.float32)
    return anchors.reshape(3, 3, 2)
  2.  
  3. a=get_anchors( "C:/Users/10107472/Desktop/repetition/data/anchors/coco_anchors.txt")
    print(a)
    print(type(a))
    print(len(a))

结果如下:

三 .将文件数据变成列表,代码如下:

  1. with open("C:/Users/10107472/Desktop/repetition/data/dataset/voc_train.txt", 'r') as f:
    txt = f.readlines() # 已经读取了文件所有数据,并以列表形式保存,每个换行符为界,组成该列表的元素,但有一个\n的符号
    annotations = [line.strip() for line in txt if len(line.strip().split()[1:]) != 0] # 此代码去掉\n的符号
    np.random.shuffle(annotations) # 直接将annotations进行随机位置变换
  2.  
  3. print(annotations)
    print(type(annotations))
    print(len(annotations))

结果如下:

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