for root, _, fnames in sorted(os.walk(dir)): for fname in fnames: if is_image_file(fname): path = os.path.join(root, fname) images.append(path) return images[:min(max_dataset_size, len(images))]中目录不正确该如何修改
时间: 2024-02-21 17:57:29 浏览: 134
如果目录不正确,你需要将该函数中的 `dir` 参数修改为正确的目录路径。假设你希望这个函数搜索的目录是 `/path/to/images`,那么你需要将这个参数修改为 `/path/to/images`,例如:
```
def make_dataset(dir, max_dataset_size=float("inf")):
images = []
for root, _, fnames in sorted(os.walk('/path/to/images')):
for fname in fnames:
if is_image_file(fname):
path = os.path.join(root, fname)
images.append(path)
return images[:min(max_dataset_size, len(images))]
```
这样函数就会在 `/path/to/images` 目录下搜索图片文件并返回一个文件路径列表。
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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)
这段代码运行了一个三维重建的 pipeline,以下是每一行的详细注释:
```python
results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector'])
```
创建一个空的 pandas DataFrame,用于存储结果。
```python
for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'):
dataset, scene = dataset_scene.split('/')
img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images"
if not os.path.exists(img_dir):
continue
feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}"
os.system(f"rm -rf {feature_dir}")
os.makedirs(feature_dir)
```
遍历数据集和场景的组合,为每个场景的图像创建一个特征目录。如果图片目录不存在则跳过。
```python
fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*"))
print('fnames',len(fnames))
# Similarity pipeline
if sim_th:
index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20)
else:
index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames)
# Matching pipeline
matching_pipeline(matching_model=matching_model,
fnames=fnames,
index_pairs=index_pairs,
feature_dir=feature_dir)
```
获取图像文件名列表,按名称排序,并运行相似性和匹配管道。如果存在相似性阈值,则使用 `get_image_pairs_filtered` 函数过滤匹配对,否则使用 `get_img_pairs_all` 函数获取所有匹配对。然后,使用 `matching_pipeline` 函数进行特征匹配。
```python
maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif)
```
运行 Colmap 管道,使用 Colmap 进行三维重建。
```python
results = postprocessing(maps, dataset, scene)
```
对 Colmap 重建结果进行后处理,以获得更准确的结果。
```python
for fname in fnames:
image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:])
if image_id in results:
R = results[image_id]['R'].reshape(-1)
T = results[image_id]['t'].reshape(-1)
else:
R = np.eye(3).reshape(-1)
T = np.zeros((3))
new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id,
'dataset': dataset,
'scene': scene,
'rotation_matrix': arr_to_str(R),
'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0])
results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)
```
对每个图像,将其重建结果加入到结果 DataFrame 中。首先,使用 `image_id` 变量生成图像的唯一标识符。然后,从 `results` 字典中获取该图像的旋转矩阵和平移向量。如果没有结果,则将旋转矩阵设置为单位矩阵,将平移向量设置为零向量。最后,将新结果添加到结果 DataFrame 中。
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