vspath = os.path.join(self.root, self.FILES[1]) if not os.path.exists(vspath) or not os.path.getsize(vspath)==self.SIZES[1]: download(self.VS_URL, vspath)解析

这是Python中的一个条件语句，主要作用是检查文件是否存在以及文件的大小是否正确。该代码段中的变量和函数如下：

1. `vspath`：一个字符串变量，表示待下载的文件路径，由`os.path.join()`函数拼接而成。

2. `self.root`：一个字符串变量，表示数据集的根目录。

3. `self.FILES`：一个元组，表示待下载的文件名，包括多个文件。

4. `self.SIZES`：一个元组，表示待下载的文件大小，与`self.FILES`相对应。

5. `os.path.exists()`：一个函数，用于检查文件或目录是否存在，如果存在则返回`True`，否则返回`False`。

6. `os.path.getsize()`：一个函数，用于获取文件的大小。

7. `download()`：一个函数，用于从指定的URL下载数据集。

该代码段首先利用`os.path.join()`函数将待下载的文件路径`vspath`拼接而成，然后利用`os.path.exists()`函数检查该文件是否存在。如果该文件不存在或者文件大小不正确，则调用`download()`函数从指定的URL下载数据集文件，并保存到指定的路径中。

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if not tdu.is_prepared(self.root): # prep print("Preparing dataset {} in {}".format(self.NAME, self.root)) datadir = self.datadir if not os.path.exists(datadir): path = os.path.join(self.root, self.FILES[0]) if not os.path.exists(path) or not os.path.getsize(path)==self.SIZES[0]: import academictorrents as at atpath = at.get(self.AT_HASH, datastore=self.root) assert atpath == path print("Extracting {} to {}".format(path, datadir)) os.makedirs(datadir, exist_ok=True) with tarfile.open(path, "r:") as tar: tar.extractall(path=datadir) print("Extracting sub-tars.") subpaths = sorted(glob.glob(os.path.join(datadir, "*.tar"))) for subpath in tqdm(subpaths): subdir = subpath[:-len(".tar")] os.makedirs(subdir, exist_ok=True) with tarfile.open(subpath, "r:") as tar: tar.extractall(path=subdir)解析

这段代码首先调用了一个名为is_prepared()的函数来检查数据集是否已经准备好。如果数据集没有准备好，代码则会执行数据集的准备工作，包括：

1. 创建数据集文件目录；
2. 下载数据集文件，或者从Academic Torrents中下载；
3. 解压数据集文件到对应的目录中。

具体来说，代码的含义如下：

- 第一行代码调用了is_prepared()函数来检查数据集是否已经准备好。is_prepared()函数是一个自定义函数，用于检查数据集文件是否已经准备好。如果准备好，函数返回True，否则返回False。
- 第二行代码判断如果数据集文件没有准备好，则打印一条日志信息，并开始准备数据集。
- 第三行代码将数据集文件目录路径存储到datadir变量中。
- 第四行代码检查数据集文件目录是否存在，如果不存在，则需要下载数据集文件。
- 第五行代码定义了一个变量path，表示数据集文件的路径。该变量的值是self.FILES[0]，即数据集文件的文件名。
- 第六行代码检查数据集文件是否已经下载完成，如果没有下载完成，则通过Academic Torrents下载。
- 第七行代码打印一条日志信息，表示正在将数据集文件解压到对应的目录中。
- 第八行代码创建数据集文件目录，如果该目录已经存在，则不会重复创建。
- 第九行代码使用tarfile模块来解压数据集文件到对应的目录中。
- 第十行代码打印一条日志信息，表示正在解压数据集的子文件。
- 第十一行代码获取所有的子文件路径，并按字典序排序。
- 第十二行代码遍历所有的子文件路径，并将它们解压到对应的目录中。

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

这段代码实现了一个卡牌识别器，使用 SVM 算法来识别卡牌上的数字、英文字母和汉字。它将训练数据从文件中读取，对于数字和英文字母，训练数据位于 "train\\chars2" 文件夹中；对于汉字，训练数据位于 "train\\charsChinese" 文件夹中。训练数据中的每张图片都经过了去倾斜、HOG 特征提取等预处理操作，最后使用 SVM 算法进行训练。训练好的模型可以保存到文件中以便于之后的使用。当程序结束时，会自动保存训练数据。