labels = (line.split() for line in output.strip().split("\n")) labels = [(l[0], int(l[1]), l[2], l[6] if len(l) == 7 else None) for l in labels]
时间: 2024-04-26 20:20:18 浏览: 10
这段代码的作用是将rdann工具读取的标注信息转换为列表格式。具体来说,它会将rdann读取到的标注信息转换为一个字符串,然后将字符串按照换行进行切割,得到多行字符串。接着,它会将每行字符串按照空格进行切割,得到一个包含多个元素的列表,每个元素对应标注信息中的一个字段。最后,它会将这个列表转换为一个四元组的列表,其中每个四元组代表标注信息中的一个记录,四元组的第一个元素是被标注的信号名,第二个元素是标注发生的样本点,第三个元素是标注类型,第四个元素是标注子类型(如果有的话)。注意,第四个元素是一个可选项,如果标注信息中没有子类型,它将被赋值为None。
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output = subprocess.check_output([rdann, '-r', idx, '-a', 'atr'], cwd=DATA) labels = (line.split() for line in output.strip().split("\n")) labels = [(l[0], int(l[1]), l[2], l[6] if len(l) == 7 else None) for l in labels] 在做什么?
这段代码出现在一个函数中,它的作用是读取一个ECG信号记录的标注信息。具体来说,它会调用WFDB软件包中的rdann工具读取指定记录中的标注信息,返回一个包含标注信息的列表,列表中每个元素都是一个四元组,分别表示被标注的信号名、标注发生的样本点、标注类型和标注子类型(如果有的话)。其中,rdann是WFDB软件包中的一个工具,用于读取记录的标注信息;idx是指定的记录文件名;atr是标注文件名的后缀,表示标注信息存储在一个以记录文件名为前缀、以“.atr”为后缀的文件中;DATA是记录文件所在的目录。
Python cvat的kitti raw data格式里的3D目标框单个tracklet_labels.xml文件和打开对应frame_list.txt文件对应点云列表解析为paddle3D训练格式多个txt的脚本
以下是Python实现的脚本,用于将Kitti Raw Data格式中的3D目标框转换为Paddle3D训练格式的多个txt文件:
```python
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import numpy as np
def parse_tracklet_labels(tracklet_labels_path):
tree = ET.parse(tracklet_labels_path)
root = tree.getroot()
tracklets = []
for tracklet in root.iter('tracklet'):
tracklet_id = int(tracklet.attrib['id'])
for object3d in tracklet.iter('object3d'):
frame_id = int(object3d.attrib['frame'])
pose = object3d.attrib['pose']
dimensions = [float(x) for x in object3d.attrib['dimensions'].split()]
location = [float(x) for x in object3d.attrib['location'].split()]
rotation_y = float(object3d.attrib['rotation_y'])
tracklets.append((tracklet_id, frame_id, pose, dimensions, location, rotation_y))
return tracklets
def parse_frame_list(frame_list_path):
with open(frame_list_path) as f:
frame_list = [line.strip() for line in f]
return frame_list
def convert_to_paddle3d_format(tracklets, frame_list, output_dir):
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
for frame_id, frame in enumerate(frame_list):
frame_path = os.path.join(output_dir, f'{frame_id:06d}.txt')
with open(frame_path, 'w') as f:
for tracklet_id, _, pose, dimensions, location, rotation_y in tracklets:
if frame_id < tracklet_id or frame_id > tracklet_id + len(tracklets) - 1:
continue
tracklet_frame_id = frame_id - tracklet_id
if tracklet_frame_id < 0 or tracklet_frame_id >= len(pose):
continue
f.write(f'{tracklet_id} {location[0]} {location[1]} {location[2]} {dimensions[0]} {dimensions[1]} {dimensions[2]} {rotation_y}\n')
```
运行以上脚本,将输入参数传入即可:
```python
tracklet_labels_path = '/path/to/tracklet_labels.xml'
frame_list_path = '/path/to/frame_list.txt'
output_dir = '/path/to/output/dir'
tracklets = parse_tracklet_labels(tracklet_labels_path)
frame_list = parse_frame_list(frame_list_path)
convert_to_paddle3d_format(tracklets, frame_list, output_dir)
```
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