1.弱监督 由于公司最近准备开个新项目,用深度学习训练个能够自动标注的模型,但模型要求的训练集比较麻烦,,要先用ffmpeg从视频中截取一段视频,在用opencv抽帧得到图片,所以本人只能先用语义分割出的json文件和原图,合成图像的mask. 2.环境安装 操作系统:windows 7 python环境:3.6.4 所需要的库:numpy,matplotlib,PIL,opencv-python 软件:ffmpeg 3.截取视频 截取一段视频中一直有同一个人出现的视频段. # -*- codi

场景:在使用了mask rcnn跑实验后标注了大量地json格式文件,现在打算使用yolo和faster rcnn 跑实验 所以需要将之前地json文件转为xml     但是找了很久,没发现有批量处理的代码,所以自己写了一个,经测可用. 使用方法:将我代码拷贝入一个python文件中:修改34和35行对应参数json_path和xml_path,分别代表要转的json文件主目录(有json文件的上一级目录)和xml文件存放目录 ps:前面加r是表示取消转义符  下附代码 ==== # ----

一.概念理解 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) (2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数是将字符串转化为字典) 2.json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数 二.代

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于ECMAScript的一个子集. 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数

json的优势: 1. 数据体积方面. JSON相对于XML来讲,数据的体积小,传递的速度更快些. 2. 传输速度方面. JSON的速度要远远快于XML 3. 数据格式 数据格式比较简单, 易于读写, 格式都是压缩的. 4. 与python的交互使用方便 json 是 k-v结构的形式, 简单来说, 如果是一个key,对应一个value.中间用 : 分隔,最外面用{}包围, 不同键值对之间用逗号,隔开 {‘key1’: 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'v

import json class OperationJson(object): def __init__(self,file_name=None): if file_name: self.file_name=file_name else: self.file_name='E:/python/requests/dataconfig/request.json' self.data=self.read_data() #读取json文件,并将其反序列化为python对象 def read_data(s

写case时,将case 写到json文件比写到,写python一定要学会处理json 以下,是要处理的json 处理操作包括:打开json文件,获取json文件内容,关闭json文件,读取内容中的对应key的value { "name": "BeJson", "url": "http://www.bejson.com", "page": 88, "isNonProfit": true,

一.jSON文件 http://baike.baidu.com/link?url=wYeeLnhpXX-Tt8AoBRSNPh2P7Z2YHyK2tdD1tbBOQMfJIpA-YNHMOg2ZN6aNoxCn-CjPMPLdG6ZZqzTJonUZk_ 二.Python 1. 学习 http://www.crifan.com/files/doc/docbook/python_beginner_tutorial/release/html/python_beginner_tutorial.html

比如下图json数据,场景需要读取出wxid这项数据,然后传给后面的函数去使用 具体的脚本为 import json f =open('d:\\1024.json',encoding='utf-8') #打开‘product.json’的json文件 res=f.read() #读文件 print(json.loads(res))#把json串变成python的数据类型:字典 1.引入json库 2.打开json文件 3.读取json文件 4.打印出来的结果 取数据又是另一方面的技术活了,另外一

一.JSON简介 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集.      JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语言.易于人阅读和编写,同时也易于机器解

一个汽车图标的训练集:train.json [{"items": [{"label_id": "0028", "bbox": [240, 198, 268, 222]}], "image_id": "500_0Ak1_rpeQjUJL_nbKBYijb.jpg"}, {"items": [{"label_id": "0028",

创建json文件: { "fontFamily": "微软雅黑", "fontSize": 12, "BaseSettings":{ "font":1, "size":2 } } 读取json文件: import json def loadFont(): f = open("Settings.json", encoding='utf-8') //设置以utf-8解码模

2017-04-25 可用Nodepad++将json文件打开并以UTF8无BOM格式保存.

json格式多种多样,本代码着重看函数部分 import json, csv, os import pandas as pd josns_root = 'jsons' csvs_root = 'csvs' list_josn = os.listdir(josns_root) for bb in list_josn: path_json_ = bb #请修改json路径 path_json = os.path.join(josns_root, path_json_) path_csv_ = pat

# qianxiao996精心制作 #博客地址:https://blog.csdn.net/qq_36374896 import re def openjson(path): f = open(path, "r") data = f.read() f.close() return data def query(path): URL = [] IP = [] data = openjson(path) #print(data) #提取域名 url = re.findall(r'"

@ 目录 了解json整体格式 转换格式 提取key和value 使用pandas写入csv 了解json整体格式 这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json { "description": { "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December", "un

https://www.cnblogs.com/bigberg/p/6430095.html 利用python中的json库处理数据(包含json的四种方法:dumps.dump.loads.load)

{ "people":[ { "firstName": "Brett", "lastName":"McLaughlin" }, { "firstName":"Jason", "lastName":"Hunter" } ] } json简介 json是一种轻量级的数据交换格式 完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据 简单和清

python脚本处理yelp数据集 import sys import json import re import os import time if __name__ == '__main__': dataset_sizes = {'sample': (40, 10), 'small': (1280, 320), 'medium': (32000, 8000), 'large': (2000000, 400000)} dataset_name = sys.argv[1] num_train,

1.数据准备 数据下载 2.python代码 import datetime import os import mssqlhelper ms = mssqlhelper.MSSQL(host="192.168.0.108", user="sa", pwd="sa", db="ComPrject") def getAreas(cityid): arealist=ms.ExecQuery("select *From db