def parse_index_file(filename): """Parse index file.""" index = [] for line in open(filename): index.append(int(line.strip())) return index
时间: 2023-06-23 15:09:05 浏览: 81
这是一个 Python 函数,它用于解析一个包含整数的索引文件。函数名为 `parse_index_file`,它需要一个字符串类型的参数 `filename`,表示索引文件的路径。函数返回一个列表类型的索引。
函数的实现很简单,它通过打开文件并按行读取文件内容,将每一行转换为整数类型并添加到 `index` 列表中。最后,函数返回这个索引列表。
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def parse_constellation_from_lla(): lla_data_filename = data_folder_path + constellation_name + '-Current-Constellation-LLA.txt'; satellite_trace_grouped_by_time = {}; months = sp_utils.sp_month_map(); id = 0; with open(lla_data_filename, errors='ignore') as file: lla_data_list = []; lla_data_per_satellite_list = []; for line in file: # LLA location data of each satellite starts with a line with "Time (UTCG)" if ("Time (UTCG)" in line): # save LLA data already parsed, and start a new list for next satellite if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); id = id + 1; continue; # Time (UTCG) Lat (deg) Lon (deg) Alt (km) Lat Rate (deg/sec) Lon Rate (deg/sec) Alt Rate (km/sec) # 7 Jul 2020 19:00:00.000 -52.162 166.811 570.070856 -0.013114 0.095196 0.005696 line = line.split(); if (len(line) == 10): sample = sp_lla_trace(); sample.time = line[2] + "-" + str(months[line[1]]) + "-" + line[0] + "-" + line[3] sample.time = sample.time.replace(":", "-"); sample.time = sample.time.replace(".000", ""); sample.latitude = line[4]; sample.longitude = line[5]; sample.attitude = line[6]; sample.id = id; lla_data_per_satellite_list.append(copy.deepcopy(sample)); # append satellite LLA location to a certain time slot. if (sample.time not in satellite_trace_grouped_by_time.keys()): satellite_trace_grouped_by_time[sample.time] = []; satellite_trace_grouped_by_time[sample.time].append(copy.deepcopy(sample)); # save the last satellite. if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples in for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); print("Extract LLA location of %s satellites in total." % str(id)); # save LLA location trace grouped by time slots all_time_slots = satellite_trace_grouped_by_time.keys(); print("Save LLA location by time slot."); for time_slot in all_time_slots: write_satellite_lla_by_time(time_slot, satellite_trace_grouped_by_time[time_slot]); print("Saving LLA location in %s." % time_slot); print("LLA location saved to files.");分析这段代码
这是一段 Python 代码,主要功能是从特定文件中解析卫星星座的位置信息。代码首先定义了一个文件名变量 `lla_data_filename`,表示数据文件的路径和名称。然后,它创建了一个空字典 `satellite_trace_grouped_by_time`,用于存储卫星的位置信息,按时间分组。接下来,代码创建了一个月份字典 `months`,用于将数字月份转换成英文月份名称。最后,代码开始读取文件,并将每行数据转换成一个列表 `lla_data_list`。同时,还创建了一个空列表 `lla_data_per_satellite_list`,用于暂存每个卫星的位置信息。最后,代码使用循环逐行读取文件,并对每行数据进行处理和存储。
安全帽检测比赛 数据集共包括40000张训练图像和1000张测试图像,每张训练图像对应 xml标注文件: 共包含3类:0:'head', 1:'helmet', 2:'person' 提交格式要求,提交名为pred_result.txt的文件:每一行代表一个目标,每一行内容分别表示 图像名 置信度 xmin ymin xmax ymax 类别
好的,我理解了你的需求。那么你需要将训练数据集和测试数据集中的图像和对应的 XML 标注文件进行解析,以便训练模型和生成预测结果。解析 XML 标注文件可以使用 Python 中的 ElementTree 库,具体的代码实现可以参考下面的示例:
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
def parse_annotation(xml_file):
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
boxes = []
labels = []
for obj in root.findall('object'):
label = obj.find('name').text
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = int(bbox.find('xmin').text)
ymin = int(bbox.find('ymin').text)
xmax = int(bbox.find('xmax').text)
ymax = int(bbox.find('ymax').text)
boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
labels.append(label)
return boxes, labels
```
对于训练数据集和测试数据集中的每个图像,你可以调用上述函数解析其对应的 XML 标注文件,然后将解析出来的目标框和标签保存到一个列表中。最终,你可以将所有的预测结果按照要求保存到一个名为 `pred_result.txt` 的文本文件中。
具体的代码实现可以参考下面的示例:
```python
import os
# 解析训练数据集和测试数据集中的 XML 标注文件
train_data_dir = '/path/to/train/data'
test_data_dir = '/path/to/test/data'
train_annos = {}
test_annos = {}
for filename in os.listdir(train_data_dir):
if filename.endswith('.xml'):
xml_file = os.path.join(train_data_dir, filename)
image_id = filename[:-4]
boxes, labels = parse_annotation(xml_file)
train_annos[image_id] = {'boxes': boxes, 'labels': labels}
for filename in os.listdir(test_data_dir):
if filename.endswith('.xml'):
xml_file = os.path.join(test_data_dir, filename)
image_id = filename[:-4]
boxes, labels = parse_annotation(xml_file)
test_annos[image_id] = {'boxes': boxes, 'labels': labels}
# 生成预测结果
pred_results = []
for image_id, anno in test_annos.items():
for i, box in enumerate(anno['boxes']):
label = anno['labels'][i]
xmin, ymin, xmax, ymax = box
confidence = 0.8 # 假设所有目标的置信度都为 0.8
class_id = ['head', 'helmet', 'person'].index(label)
pred_results.append(f'{image_id} {confidence} {xmin} {ymin} {xmax} {ymax} {class_id}')
# 将预测结果保存到文件中
with open('pred_result.txt', 'w') as f:
for line in pred_results:
f.write(f'{line}\n')
```
需要注意的是,上述示例中假设了所有目标的置信度都为 0.8。在实际应用中,你需要根据模型生成的置信度来进行替换。另外,如果你使用的是 PyTorch 框架,你也可以使用 PyTorch 提供的 `torchvision` 库来读取图像和标注文件。具体的使用方法可以参考 PyTorch 的官方文档。