将DEEPFASHION数据集的list_bbox.txt文件转换成CSV文件
时间: 2024-03-24 17:41:39 浏览: 145
可以使用Python中的pandas库来将DEEPFASHION数据集的list_bbox.txt文件转换成CSV文件。以下是示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取list_bbox.txt文件
df = pd.read_csv('list_bbox.txt', delim_whitespace=True)
# 保存为CSV文件
df.to_csv('list_bbox.csv', index=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库的"read_csv()"函数读取list_bbox.txt文件,由于该文件以空格分隔,所以我们使用"delim_whitespace=True"来指定分隔符。然后,我们使用"to_csv()"函数将DataFrame保存为CSV文件,其中"index=False"表示不保存索引列。
相关问题
如何将deepfashion数据集的list_bbox.txt文件转换成csv文件
DeepFashion数据集中的list_bbox.txt文件包含了每个图像中所有服装类别的边界框信息。可以使用Python将它转换为CSV文件。下面是一个示例代码:
```python
import csv
# 打开list_bbox.txt文件和输出CSV文件
with open('list_bbox.txt', 'r') as input_file:
with open('list_bbox.csv', 'w', newline='') as output_file:
writer = csv.writer(output_file)
# 跳过前3行
next(input_file)
next(input_file)
next(input_file)
# 写入CSV文件的标题行
writer.writerow(['image_name', 'x_1', 'y_1', 'x_2', 'y_2'])
# 逐行读取list_bbox.txt文件
for line in input_file:
# 将每一行分割成image_name、x_1、y_1、x_2和y_2五个字段
fields = line.strip().split()
image_name = fields[0]
x_1, y_1, w, h = map(int, fields[1:])
x_2 = x_1 + w
y_2 = y_1 + h
# 将字段写入CSV文件
writer.writerow([image_name, x_1, y_1, x_2, y_2])
```
在上面的代码中,我们打开了list_bbox.txt文件和输出的CSV文件,并使用csv.writer对象将数据写入CSV文件。我们跳过了前3行,因为它们只是文件的描述信息。然后,我们将每一行分割成五个字段:image_name、x_1、y_1、x_2和y_2。这些字段表示图像名称和边界框的坐标。我们计算出x_2和y_2的值,并将所有字段写入CSV文件。
运行代码后,就会生成一个CSV文件,其中包含所有图像的边界框信息。请注意,您需要将代码中的文件名替换为您自己的文件名。
使用CSV库,将DEEPFASHION数据集的list_bbox.txt文件转换成CSV文件
可以使用Python中的csv库来将DEEPFASHION数据集的list_bbox.txt文件转换成CSV文件。以下是示例代码:
``` python
import csv
# 打开list_bbox.txt文件
with open('list_bbox.txt', 'r') as f:
# 创建CSV文件
with open('list_bbox.csv', 'w') as csvfile:
# 创建CSV写入器
writer = csv.writer(csvfile)
# 读取list_bbox.txt文件,并将每行按空格分隔
for line in f.readlines():
row = line.strip().split()
# 将每行写入CSV文件
writer.writerow(row)
```
在上面的代码中,我们首先使用"open()"函数打开list_bbox.txt文件,并使用"with"语句确保文件被正确关闭。然后,我们使用"csv.writer()"函数创建CSV写入器,将每行数据写入CSV文件。由于list_bbox.txt文件以空格分隔,我们使用"strip()"函数去除每行两端的空格,并使用"split()"函数将每行按空格分隔成多个元素。最后,我们将每行数据写入CSV文件。
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