if ' ' in line: line = line.split()[0] filelist.append(os.path.join(data_root, line))
时间: 2024-05-23 12:16:00 浏览: 12
这部分代码是对读取到的每行数据进行处理的过程。如果读取到的一行数据中含有空格,那么这行数据很可能是一个带标签的数据,我们只需要保存其中的图像路径即可,因此使用split()方法将这行数据按空格分割,并仅保留第一个元素(即图像路径)。如果这行数据中没有空格,那么它就是一个不带标签的数据,我们直接将整行数据作为图像路径保存。最后,使用os.path.join()方法将数据集根目录和图像路径拼接起来,形成完整的图像路径,并将其添加到filelist列表中。
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def read_image(paths): os.listdir(paths) filelist = [] for root, dirs, files in os.walk(paths): for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == ".jpg": filelist.append(os.path.join(root, file)) return filelist
这是一个Python函数,用于读取指定文件夹下所有的jpg格式的图片文件的路径,并返回一个包含所有文件路径的列表。具体解释如下:
- def read_image(paths): 定义一个名为 read_image 的函数,该函数有一个 paths 参数,用来指定要读取图片的文件夹路径。
- os.listdir(paths) 使用 os 模块中的 listdir() 函数列出指定路径下的所有文件和文件夹,并返回一个列表。
- filelist = [] 创建一个空列表 filelist,用于存储符合条件的图片文件路径。
- for root, dirs, files in os.walk(paths): 使用 os 模块中的 walk() 函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹,返回一个三元组(root, dirs, files),其中 root 是当前遍历的文件夹路径,dirs 是该文件夹下的所有子文件夹名字的列表,files 是该文件夹下所有文件的列表。
- for file in files: 遍历该文件夹下所有文件,对于每个文件执行以下操作:
- if os.path.splitext(file)[1] == ".jpg": 判断该文件是否为jpg格式的图片文件,使用 os 模块中的 splitext() 函数获取文件名和扩展名,并判断扩展名是否为 .jpg。
- filelist.append(os.path.join(root, file)) 如果该文件为jpg格式的图片文件,则将该文件的路径添加到 filelist 列表中,使用 os 模块中的 join() 函数将文件路径和文件名拼接起来。
- return filelist 返回包含所有jpg格式图片文件路径的列表 filelist。
def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析
这段代码是用于加载数据的,主要做了以下几件事情:
1. 从文件列表中读取文件路径,并进行过滤;
2. 提取文件的类别标签(即synset)并保存在变量self.synsets中;
3. 将相对路径转为绝对路径,并保存在变量self.abspaths中;
4. 如果keep_orig_class_label为False,则将类别标签转为数字标签;
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签,并保存在变量self.human_labels中;
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中;
7. 如果process_images为True,则调用ImagePaths类对图像进行处理,并保存在变量self.data中;
8. 如果process_images为False,则直接将文件路径保存在变量self.data中。
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