如果名称图像与Python中csv文件中的图像id匹配,则从文件夹中裁剪多个图像
我在csv文件中得到了大约300个图像id和边界框位置的列表。我还有一个大约300张图像的文件夹,每个图像id与每个图像的名称匹配。如何比较图像名称和图像id?如果它与我匹配,我将裁剪它 我使用python语言和ubuntu操作系统如果名称图像与Python中csv文件中的图像id匹配,则从文件夹中裁剪多个图像,python,csv,image-processing,artificial-intelligence,bounding-box,Python,Csv,Image Processing,Artificial Intelligence,Bounding Box,我在csv文件中得到了大约300个图像id和边界框位置的列表。我还有一个大约300张图像的文件夹,每个图像id与每个图像的名称匹配。如何比较图像名称和图像id?如果它与我匹配,我将裁剪它 我使用python语言和ubuntu操作系统 import os, pandas data = pandas.read_csv(your_csv_file) #read csv file # Get the directory of images path = "path folder" #Edit2 y
import os, pandas
data = pandas.read_csv(your_csv_file) #read csv file
# Get the directory of images
path = "path folder"
#Edit2 you may have to add dtype str, as pandas will assume int if you only have integers
dirs = os.listdir( path, dtype=str ) #get all files in folder
# Get all the files and split at '.' to get the names
listoffiles = []
for file in dirs:
basename = os.path.splitext(file)[0] #this will get you the basename
listoffiles.append(basename) #you will have a list of all filenames
matches = data[data['image_id'].isin(listoffiles)] #now in matches you have a table containing only rows that correspond to filenames
print(matches.head())
希望这有帮助
编辑:
您可以稍后迭代匹配以实际进行裁剪:
for index, row in matches.iterrows():
print(row['image_id'], row['bounding_box'])
# do cropping here
在我看来,你可以在这个方法的基础上再接再厉 请注意,我从字符串中读取,而您将从打开的文件中读取,
还要注意,
json.loads
要求双引号仅作为分隔符,因此,在使用json之前,我们必须将数据中的单引号替换为双引号。加载您的数据不在CSV文件中…这在您的另一个问题中更符合逻辑,删除带有注释的块#忽略标题行并将以下块替换为filename=fieldA+“.jpg”
In [23]: from json import loads
...:
...: data = '''\
...: 1693884003 {'right': 0.6428571428571429, 'bottom': 0.9761904761904762, 'top': 0.38095238095238093, 'left': 0.22857142857142856}
...: 1693884030 {'right': 0.6571428571428571, 'bottom': 0.9285714285714286, 'top': 0.38095238095238093, 'left': 0.3142857142857143}
...: 1735837028 {'right': 0.68, 'bottom': 0.9, 'top': 0.4, 'left': 0.34}
...: 1740301012 {'right': 0.6142857142857143, 'bottom': 0.9523809523809523, 'top': 0.38095238095238093, 'left': 0.35714285714285715}
...: 1779624112 {'right': 0.7142857142857143, 'bottom': 0.9047619047619048, 'top': 0.5357142857142857, 'left': 0.21428571428571427}\
...: '''
...: images = {}
...: for line in data.splitlines():
...: image, bounds = line.split(' ', 1)
...: images[image] = loads(bounds.replace("'", '"'))
...: from pprint import pprint
...: pprint(images)
{'1693884003': {'bottom': 0.9761904761904762,
'left': 0.22857142857142856,
'right': 0.6428571428571429,
'top': 0.38095238095238093},
'1693884030': {'bottom': 0.9285714285714286,
'left': 0.3142857142857143,
'right': 0.6571428571428571,
'top': 0.38095238095238093},
'1735837028': {'bottom': 0.9, 'left': 0.34, 'right': 0.68, 'top': 0.4},
'1740301012': {'bottom': 0.9523809523809523,
'left': 0.35714285714285715,
'right': 0.6142857142857143,
'top': 0.38095238095238093},
'1779624112': {'bottom': 0.9047619047619048,
'left': 0.21428571428571427,
'right': 0.7142857142857143,
'top': 0.5357142857142857}}
In [24]: