常用脚本-持续更新(文件重命名、视频抽帧、拆帧、删除冗余文件、yolo2xml、转换图片格式、修改xml)

本文主要是介绍常用脚本-持续更新(文件重命名、视频抽帧、拆帧、删除冗余文件、yolo2xml、转换图片格式、修改xml),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

所有代码位置:Learning-Notebook-Codes/Python/常用脚本

1. 文件重命名

  • 脚本路径:codes/files_rename.py
  • 脚本说明:可以自动重命名某个文件夹下指定类型的文件。
    • 修改前文件名称: img1.jpg
    • 修改后文件名称: Le0v1n-20231123-X-0001.jpg
import os
import tqdm
import datetime"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
SRC_PATH = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER'  # 文件夹路径
file_type = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')  # 想要重命名的文件类型# -------------------重命名相关------------------
retain_previous_name = False  # 是否保留之前的名称
new_name = "Le0v1n"  # retain_previous_name为False时生效
use_date_stamp = True  # 是否使用时间戳 -> e.g. 20231123
comment = "X"  # 备注
use_serial_numbering = True  # 是否使用顺序的编号 -> 1, 2, 3, 4, 5, 6, ...
start_number = 1  # 从编号几开始 -> e.g. 1: 从 0001 开始编号
numbering_placeholder = 4  # 编号保留的占位 -> e.g. 0001, 0002, 0003, ...
hyphen = '-'  # 连字符 -> e.g. filename-0001.jpg
"""==============================================================================="""# 获取目录中的所有图片文件
files_list = [file for file in os.listdir(SRC_PATH) if file.lower().endswith(file_type)]"------------计数------------"
TOTAL_FILES_NUM = len(files_list)  # 需要重命名的文件数量
RENAME_NUM = 0  # 重命名成功数量
"---------------------------"# 获取当前时间并格式化时间戳
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")# 遍历文件
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_FILES_NUM, desc="为指定格式的文件重命名", unit='file')  # 创建进度条
for idx, file_name in enumerate(files_list):file_pre, file_ext = os.path.splitext(file_name)  # 获得文件名和后缀process_bar.set_description(f"rename for \033[1;31m{file_name}\033[0m")# 构建新的文件名if retain_previous_name:  # 保留原有的名称NEW_FILE_NAME = f"{file_pre}"elif new_name:  # 不保留原有的名称且新名称存在NEW_FILE_NAME = new_nameelse:  # 不保留原有的名称也没有新名称 -> 报错raise KeyError(f"不保留原有的名称也没有新名称!")if use_date_stamp:  # 使用时间戳NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{timestamp}"if comment:  # 添加备注NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{comment}" if use_serial_numbering:  # 使用编号NEW_FILE_NAME += f"{hyphen}{idx + start_number:0{numbering_placeholder}d}"# 加上扩展名NEW_FILE_NAME += file_ext# 开始重命名文件         _src = os.path.join(SRC_PATH, file_name)  # 旧文件路径_dst = os.path.join(SRC_PATH, NEW_FILE_NAME)  # 新文件路径os.rename(_src, _dst)  # 重命名文件RENAME_NUM += 1process_bar.update(1)
process_bar.close()print(f"👌 文件重命名完成: {RENAME_NUM}/{TOTAL_FILES_NUM}")

2. 视频抽帧

  • 脚本路径:codes/extract_frames.py
  • 脚本说明:根据帧间隔对某个文件夹下指定类型的视频文件进行抽帧,得到系列图片。
    • 视频文件所在文件夹名称: EXAMPLE_FOLDER
    • 抽帧得到的文件夹名称: EXAMPLE_FOLDER/extract_frames_results/test_vid_0001.jpg
import cv2
import os
import tqdm
from utils import create_folder"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
SRC_PATH = "Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER"  # 原始视频路径
frame_interval = 10  # 视频采样间隔,越小采样率越高 -> 60 | 30 | 15 | 10
video_type = ['.mp4', '.avi']  # 视频格式(.mp4 | .avi)DST_PATH = "extract_frames_results"  # 保存图片文件夹名称
save_img_format = '.jpg'  # 保存的图片格式(.jpg | .png)
"""==============================================================================="""# 构建路径
results_imgs_path = os.path.join(SRC_PATH, DST_PATH)  # 保存图片路径# 得到存放所有视频的list
video_list = [x for x in os.listdir(SRC_PATH) if os.path.splitext(x)[-1] in video_type]"------------计数------------"
TOTAL_VID_NUM = len(video_list)
SUCCEED_NUM = 0  # 完成视频的个数
TOTAL_IMG_NUM = 0  # 统计得到的所有图片数量
"---------------------------"print(f"\033[1;31m[SRC]视频路径为: {SRC_PATH}\033[0m"f"\n\t\033[1;32m视频个数: {TOTAL_VID_NUM}\033[0m"f"\n\033[1;31m[DST]图片保存路径为: {DST_PATH}\033[0m"f"\n\t\033[1;32m保存的图片格式为: {save_img_format}\033[0m"f"\n\n请输入 \033[1;31m'yes'\033[0m 继续,输入其他停止")
_INPUT = input()
if _INPUT != "yes":exit()create_folder(results_imgs_path, verbose=True)  # 创建文件夹# 创建一个tqdm进度条对象
progress_bar = tqdm.tqdm(total=len(video_list), desc="视频拆帧...", unit="vid")
statistics_dict = dict()  # 创建一个字典,用于统计
for vid_name in video_list:  # 遍历所有的视频save_number = 1  # 记录当前视频保存的frame个数vid_pre, vid_ext = os.path.splitext(vid_name)  # 获取文件名和后缀vid_path = os.path.join(SRC_PATH, vid_name)  # 视频完整路径# 创建VideoCapture对象vc = cv2.VideoCapture(vid_path)# 检查视频是否成功打开if not vc.isOpened():continue# 逐帧读取视频并保存为图片frame_count = 0while True:# 读取一帧rval, frame = vc.read()# 检查是否成功读取帧if not rval:  # 读取帧失败break# 每隔 frame_interval 帧保存一次图片if frame_count % frame_interval == 0:# 生成图片文件名frame_name = f"{vid_pre}_{save_number:04d}{save_img_format}"frame_path = os.path.join(results_imgs_path, frame_name)  # Python\常用脚本\EXAMPLE_FOLDER\extract_frames_results\test_vid_0016.jpgprogress_bar.set_description(f"\033[1;31m{vid_name}\033[0m -> "f"\033[1;36m{save_number * frame_interval:04d}\033[0m"f" ({save_number})")  # 更新tqdm的描述# 保存帧为图片cv2.imwrite(frame_path, frame)save_number += 1# 帧数加1frame_count += 1# 释放VideoCapture对象vc.release()TOTAL_IMG_NUM += save_number  # 更新图片数量SUCCEED_NUM += 1statistics_dict[vid_pre] = save_number  # 更新字典,记录当前视频得到的frame个数progress_bar.update()  
progress_bar.close()print("------------------------------------------------------------------")
_cont = 0
for k, v in statistics_dict.items():print(f"\033[1;34m"f"👌 1. [{k}] 得到 frame 个数 -> {v}"f"\033[0m")_cont += 1
print()
print(f"\033[1;31m"f"👌👌👌 视频拆帧 ({TOTAL_VID_NUM}个)完成,总共得到[{TOTAL_IMG_NUM}]张{save_img_format}图片!"f"\033[0m")
print("------------------------------------------------------------------")

3. 根据文件A删除冗余的文件B

  • 脚本路径:codes/delete-Redundant_fileB.py
  • 脚本说明:根据文件 A 删除冗余文件 B。
  • 用途:根据 annotations 删除冗余的 images。
  • 要求:文件 A 和 文件 B 应该有相同的名字(后缀不同)。
"""
+ 脚本说明:根据文件 A 删除冗余文件 B。
+ 用途:根据 annotations 删除冗余的 images。
+ 要求:文件 A 和 文件 B 应该有相同的名字(后缀不同)。
"""
import os
import tqdm"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
path_A = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER/images'  # 不删除
file_type_A = ('.jpg', '.png')path_B = 'Python/常用脚本/EXAMPLE_FOLDER/annotations'  # 会删除的
file_type_B = ('.json', '.xml')
"""==============================================================================="""# 获取两种文件列表
files_A_list = [file for file in os.listdir(path_A) if file.endswith(file_type_A)]
files_B_list = [file for file in os.listdir(path_B) if file.endswith(file_type_B)]"------------计数------------"
NUM_B = len(files_A_list)
NUM_B = len(files_B_list)
SUCCEED_NUM = 0
SKIP_NUM = 0
"---------------------------"print(f"文件[A]所在文件夹路径为: {path_A}"f"\n\t文件[A]数量为: {NUM_B}"f"\n\t文件[A]的后缀为: {file_type_A}"f"\n文件[B]所在文件夹路径为: {path_B}"f"\n\t文件[B]数量为: {NUM_B}"f"\n\t文件[B]的后缀为: {file_type_B}"f"\n\n请输入 \033[1;31m'yes'\033[0m 继续,输入其他停止")
_INPUT = input()
if _INPUT != "yes":exit()# 遍历文件B
process_bar = tqdm.tqdm(total=NUM_B, desc="根据文件A删除冗余的文件B", unit='unit')
for name_B in files_B_list:pre_B, ext_A = os.path.splitext(name_B)  # 分离文件名和后缀process_bar.set_description(f"Process with \033[1;31m{name_B}\033[0m")# 判断对应的同名 A 文件是否存在,如果存在则跳过dst_path = os.path.join(path_A, pre_B)  # 没有后缀_exist_flag = 0for ext_A in file_type_A:  # 遍历所有格式,看是否有至少一个同名文件存在if os.path.exists(dst_path + ext_A):_exist_flag += 1if _exist_flag > 0:  # 如果存在至少一个同名文件, 则跳过SKIP_NUM += 1process_bar.update()else:  # 没有同名文件, 则删除文件Bdel_path = os.path.join(path_B, name_B)os.remove(del_path)SUCCEED_NUM += 1process_bar.update()
process_bar.close()print(f"👌 冗余的B文件删除已完成!"f"\n\t删除文件数量/文件B数量 = {SUCCEED_NUM}/{NUM_B}"f"\n\t跳过文件数量/文件B数量 = {SKIP_NUM}/{NUM_B}")if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == NUM_B:print("👌 No Problems")
else:print(f"🤡 有问题,请仔细核对!"f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_NUM}\tSKIP_NUM: {SKIP_NUM}"f"\n\tSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM = {SUCCEED_NUM + SKIP_NUM}"f"\n\tTOTAL_NUM: {NUM_B}")

4. yolo2xml

  • 脚本路径:codes/D-yolo2xml.py
  • 脚本说明:将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
  • 用途:将 YOLO 格式的标签文件还原为 xml 格式
  • 要求:图片和yolo标签应该有相同的名字(后缀不同)
"""
+ 脚本说明:将yolo格式txt标注文件转换为voc格式xml标注文件
+ 用途:将 YOLO 格式的标签文件还原为 xml 格式
+ 要求:图片和yolo标签应该有相同的名字(后缀不同)
"""
from xml.dom.minidom import Document
import os
import cv2
import tqdm"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
IMAGE_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 原图文件夹路径
TXT_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-yolo"  # 原txt标签文件夹路径
XML_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml"  # 保存xml文件夹路径
image_type = '.jpg'
create_empty_xml_for_neg = True  # 是否为负样本生成对应的空的xml文件classes_dict = {'0': "cat",'1': 'dog'
}
"""==============================================================================="""os.makedirs(XML_PATH) if not os.path.exists(XML_PATH) else Nonetxt_file_list = [file for file in os.listdir(TXT_PATH) if file.endswith(".txt") and file != 'classes.txt']"------------计数------------"
TOTAL_NUM = len(txt_file_list)
SUCCEED_NUM = 0  # 成功创建xml数量
SKIP_NUM = 0  # 跳过创建xml文件数量
OBJECT_NUM = 0  # object数量
"---------------------------"process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc="yolo2xml", unit='.txt')
for i, txt_name in enumerate(txt_file_list):process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{txt_name}\033[0m")txt_pre, txt_ext = os.path.splitext(txt_name)  # 分离前缀和后缀xmlBuilder = Document()  # 创建一个 XML 文档构建器annotation = xmlBuilder.createElement("annotation")  # 创建annotation标签xmlBuilder.appendChild(annotation)# 打开 txt 文件txtFile = open(os.path.join(TXT_PATH, txt_name))txtList = txtFile.readlines()  # 以一行的形式读取txt所有内容if not txtList and not create_empty_xml_for_neg:  # 如果 txt 文件内容为空且不允许为负样本创建xml文件SKIP_NUM += 1process_bar.update()continue# 读取图片img = cv2.imread(os.path.join(IMAGE_PATH, txt_pre) + image_type)H, W, C = img.shape# folder标签folder = xmlBuilder.createElement("folder")  foldercontent = xmlBuilder.createTextNode('images')folder.appendChild(foldercontent)annotation.appendChild(folder)  # folder标签结束# filename标签filename = xmlBuilder.createElement("filename")  filenamecontent = xmlBuilder.createTextNode(txt_pre + image_type)filename.appendChild(filenamecontent)annotation.appendChild(filename)  # filename标签结束# size标签size = xmlBuilder.createElement("size")  width = xmlBuilder.createElement("width")  # size子标签widthwidthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(W))width.appendChild(widthcontent)size.appendChild(width)  # size子标签width结束height = xmlBuilder.createElement("height")  # size子标签heightheightcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(H))height.appendChild(heightcontent)size.appendChild(height)  # size子标签height结束depth = xmlBuilder.createElement("depth")  # size子标签depthdepthcontent = xmlBuilder.createTextNode(str(C))depth.appendChild(depthcontent)size.appendChild(depth)  # size子标签depth结束annotation.appendChild(size)  # size标签结束# 读取 txt 内容,生成 xml 文件内容for line in txtList:  # 正样本(txt内容不为空)# .strip()去除行首和行尾的空白字符(如空格和换行符)oneline = line.strip().split(" ")  # oneline是一个list, e.g. ['0', '0.31188484251968507', '0.6746135899679205', '0.028297244094488208', '0.04738990959463407']# 开始 object 标签object = xmlBuilder.createElement("object")  # object 标签# 1. name标签picname = xmlBuilder.createElement("name")  namecontent = xmlBuilder.createTextNode(classes_dict[oneline[0]])  # 确定是哪个类别picname.appendChild(namecontent)object.appendChild(picname)  # name标签结束# 2. pose标签pose = xmlBuilder.createElement("pose")  posecontent = xmlBuilder.createTextNode("Unspecified")pose.appendChild(posecontent)object.appendChild(pose)  # pose标签结束# 3. truncated标签truncated = xmlBuilder.createElement("truncated")  truncatedContent = xmlBuilder.createTextNode("0")truncated.appendChild(truncatedContent)object.appendChild(truncated)  # truncated标签结束# 4. difficult标签difficult = xmlBuilder.createElement("difficult")  difficultcontent = xmlBuilder.createTextNode("0")difficult.appendChild(difficultcontent)object.appendChild(difficult)  # difficult标签结束# 5. bndbox标签bndbox = xmlBuilder.createElement("bndbox")  ## 5.1 xmin标签xmin = xmlBuilder.createElement("xmin")  mathData = int(((float(oneline[1])) * W + 1) - (float(oneline[3])) * 0.5 * W)xminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))xmin.appendChild(xminContent)bndbox.appendChild(xmin)  # xmin标签结束## 5.2 ymin标签ymin = xmlBuilder.createElement("ymin")  # ymin标签mathData = int(((float(oneline[2])) * H + 1) - (float(oneline[4])) * 0.5 * H)yminContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))ymin.appendChild(yminContent)bndbox.appendChild(ymin)  # ymin标签结束## 5.3 xmax标签xmax = xmlBuilder.createElement("xmax")  # xmax标签mathData = int(((float(oneline[1])) * W + 1) + (float(oneline[3])) * 0.5 * W)xmaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))xmax.appendChild(xmaxContent)bndbox.appendChild(xmax)  # xmax标签结束## 5.4 ymax标签ymax = xmlBuilder.createElement("ymax")  # ymax标签mathData = int(((float(oneline[2])) * H + 1) + (float(oneline[4])) * 0.5 * H)ymaxContent = xmlBuilder.createTextNode(str(mathData))ymax.appendChild(ymaxContent)bndbox.appendChild(ymax)  # ymax标签结束object.appendChild(bndbox)  # bndbox标签结束annotation.appendChild(object)  # object标签结束OBJECT_NUM += 1# 创建 xml 文件f = open(os.path.join(XML_PATH, txt_pre) + '.xml', 'w')# 为 创建好的 xml 文件写入内容xmlBuilder.writexml(f, indent='\t', newl='\n',addindent='\t', encoding='utf-8')f.close()  # 关闭xml文件SUCCEED_NUM += 1process_bar.update()
process_bar.close()print(f"👌yolo2xml已完成, 详情如下:"f"\n\t成功转换文件数量/总文件数量 = \033[1;32m{SUCCEED_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t跳过转换文件数量/总文件数量 = \033[1;31m{SKIP_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t所有样本的 object 数量/总文件数量 = \033[1;32m{OBJECT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t平均每个xml文件中object的数量为: {int(OBJECT_NUM / SUCCEED_NUM)}")if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == TOTAL_NUM:print(f"\n👌 \033[1;32mNo Problem\033[0m")
else:print(f"\n🤡 \033[1;31m貌似有点问题, 请仔细核查!\033[0m")

5. 转换图片格式

  • 脚本路径:codes/E-转换图片格式
  • 脚本说明:对指定文件夹下所有的图片进行格式转换
  • 用途:统一数据集图片的格式
  • 要求:无
  • 注意:
    1. 不需要转换的则跳过
    2. 不是图片的文件会扔到指定位置 RECYCLE_BIN_PATH
"""
+ 脚本说明:对指定文件夹下所有的图片进行格式转换
+ 用途:统一数据集图片的格式
+ 要求:无
+ 注意:1. 不需要转换的则跳过2. 不是图片的文件会扔到指定位置 RECYCLE_BIN_PATH
"""
import os
import tqdm
from PIL import Image
import shutil"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
# 定义文件夹路径
IMG_PATH                 = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 输入图片所在文件夹路径
wanna_convert_image_type = '.jpg'  # 想要转换的图片格式
other_image_type         = ['.png', '.jpeg']  # 什么格式的图片将会被转换
"""==============================================================================="""# 确定回收站位置
RECYCLE_BIN_PATH = os.path.join(os.path.dirname(IMG_PATH), "recycle_bin")# 获取文件夹内所有文件
all_files = os.listdir(IMG_PATH)"------------计数------------"
TOTAL_NUM           = len(all_files)
SUCCEED_CONVERT_NUM = 0
SKIP_CONVERT_NUM    = 0
OTHER_FILE_NUM      = 0
"---------------------------"# 遍历所有的图片
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc=f"将所有图片转换为{wanna_convert_image_type}格式", unit='file')
for file_name in all_files:# 分离文件名和后缀file_pre, file_ext = os.path.splitext(file_name)process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{file_name}\033[0m")# 构建文件完整路径file_path = os.path.join(IMG_PATH, file_name)# 检查文件是否为.jpg格式if file_ext == wanna_convert_image_type:  # 如果是 jpg 则跳过SKIP_CONVERT_NUM += 1process_bar.update()continueelif file_ext in other_image_type:  # 如果是其他图片格式with Image.open(file_path) as img:# 构建输出文件路径dst_save_path = os.path.join(IMG_PATH, file_pre) + wanna_convert_image_typeimg.save(dst_save_path)  # 保存为.jpg格式# 将原有的图片移动到其他文件夹下dst_move_path = os.path.join(RECYCLE_BIN_PATH, file_name)shutil.move(src=file_path, dst=dst_move_path)SUCCEED_CONVERT_NUM += 1process_bar.update()else:  # 既不是 jpg 也不是 png、jpeg,则移动到其他文件夹下if not os.path.exists(RECYCLE_BIN_PATH):os.mkdir(RECYCLE_BIN_PATH)dst_move_path = os.path.join(RECYCLE_BIN_PATH, file_name)shutil.move(src=file_path, dst=dst_move_path)OTHER_FILE_NUM += 1process_bar.update()
process_bar.close()print(f"👌 所有图片已转换为jpg, 详情如下:"f"\n\t成功转换数量/总文件数量 = \033[1;32m{SUCCEED_CONVERT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t跳过文件数量/总文件数量 = \033[1;34m{SKIP_CONVERT_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t其他格式文件数量/总文件数量 = \033[1;31m{OTHER_FILE_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}")if SUCCEED_CONVERT_NUM + SKIP_CONVERT_NUM + OTHER_FILE_NUM == TOTAL_NUM:print("👌 No Problems")
else:print(f"🤡 貌似有点问题, 请仔细核查!"f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_CONVERT_NUM}"f"\n\tSKIP_NUM: {SKIP_CONVERT_NUM}"f"\n\tOTHER_FILE_NUM = {OTHER_FILE_NUM}"f"\nSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + OTHER_FILE_NUM = {SUCCEED_CONVERT_NUM + SKIP_CONVERT_NUM + OTHER_FILE_NUM}"f"\nTOTAL_NUM: {TOTAL_NUM}")

6. 根据图片修改xml文件中的size尺寸信息

  • 脚本路径:codes/F-根据图片修改xml文件中的size尺寸信息.py
  • 脚本说明:根据图片修改xml文件中的size尺寸信息
  • 用途:修正数据集标签的信息
  • 要求:无
  • 注意:
    1. 不是in-place操作
    2. 不需要转换的也会复制到新的文件夹下
    3. 如果遇到xml没有对应图片的,则会记录该错误,并生成 ERROR_LOG.txt 文件
"""
+ 脚本说明:根据图片修改xml文件中的size尺寸信息
+ 用途:修正数据集标签的<size>信息
+ 要求:无
+ 注意:1. 不是in-place操作2. 不需要转换的也会复制到新的文件夹下3. 如果遇到xml没有对应图片的,则会记录该错误,并生成 ERROR_LOG.txt 文件
"""
from PIL import Image
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
import tqdm
import sys"""============================ 需要修改的地方 ==================================="""
# 输入和输出文件夹路径
XML_PATH  = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml"  # 修正前的 xml 文件夹路径
SAVE_PATH = "EXAMPLE_FOLDER/labels-xml-fixed"  # 修正后的 xml 文件夹路径
IMG_PATH  = "EXAMPLE_FOLDER/images"  # 同名图片文件夹路径
img_type  = '.jpg'  # 图片的格式
"""==============================================================================="""# 确保输出文件夹存在
if not os.path.exists(SAVE_PATH):os.makedirs(SAVE_PATH, exist_ok=True)# 获取xml文件列表
annotation_files = [file for file in os.listdir(XML_PATH) if file.lower().endswith('.xml')]"------------计数------------"
TOTAL_NUM   = len(annotation_files)  # 需要处理的 .xml 文件数量
SUCCEED_NUM = 0  # 成功修改的数量
SKIP_NUM    = 0  # 跳过的数量
ERROR_NUM   = 0  # 出错的数量
ERROR_LIST  = []  # 出错的logging
"---------------------------"# 遍历所有的xml文件
process_bar = tqdm.tqdm(total=TOTAL_NUM, desc="根据图片修正 xml 文件的尺寸 <size> 信息", unit='xml')
for xml_file in annotation_files:xml_name, xml_ext = os.path.splitext(xml_file)  # 分离文件名和后缀process_bar.set_description(f"Process in \033[1;31m{xml_file}\033[0m")# 读取 xml 文件xml_path = os.path.join(XML_PATH, xml_file)  # 获取完整路径tree     = ET.parse(xml_path)  # 解析 xml 树root     = tree.getroot()  # 获取 xml 树的根# 获取同名图片文件名image_path = os.path.join(IMG_PATH, xml_name) + img_type# 判断对应的同名图片文件是否存在,如果不存在则记录错误if not os.path.exists(image_path):ERROR_NUM += 1ERROR_LIST.append(xml_path)process_bar.update()continue# 使用PIL获取图片尺寸image = Image.open(image_path)width, height = image.size# 判断 xml 中的 <size> 标签是否和图片尺寸对应size_elem = root.find("size")if size_elem.find("width").text == str(width) and size_elem.find("height").text == str(height):# 不需要修正,直接保存文件output_path = os.path.join(SAVE_PATH, xml_file)tree.write(output_path, encoding="utf-8")SKIP_NUM += 1process_bar.update()continueelse:# 更新xml中的<size>标签size_elem.find("width").text = str(width)size_elem.find("height").text = str(height)# 保存修正后的xml文件output_path = os.path.join(SAVE_PATH, xml_file)tree.write(output_path, encoding="utf-8")SUCCEED_NUM += 1process_bar.update()
process_bar.close()print(f"👌 xml 文件的 size 信息修正已完成, 详情如下:"f"\n\t成功修正数量/总xml数量 = \033[1;32m{SUCCEED_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t跳过数量/总xml数量 = \033[1;34m{SKIP_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}"f"\n\t出错数量/总xml数量 = \033[1;31m{ERROR_NUM}\033[0m/{TOTAL_NUM}")if SUCCEED_NUM + SKIP_NUM == TOTAL_NUM:print("👌 \033[1;32mNo Problems\033[0m")
else:print(f"🤡 貌似有点问题, 请仔细核查!"f"\n\tSUCCEED_NUM: {SUCCEED_NUM}"f"\n\tSKIP_NUM: {SKIP_NUM}"f"\n\tERROR_NUM = {ERROR_NUM}"f"\nSUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM = {SUCCEED_NUM + SKIP_NUM + ERROR_NUM}"f"\nTOTAL_NUM: {TOTAL_NUM}")if ERROR_LIST:  # 如果有出错信息program_path = sys.argv[0]  # 获取程序完整路径program_name = os.path.basename(program_path)  # 获取程序名称program_parent_path = os.path.dirname(program_path)  # 获取程序所在文件夹路径ERROR_LOG_PATH = os.path.join(program_parent_path, f"ERROR_LOG-[{program_name}].txt")with open(ERROR_LOG_PATH, "w") as file:  # 打开文本文件以写入模式file.write(f"Program: {program_path}\n")  # 写入程序名称file.write(f"🤡 出错了 -> 出错数量/总文件数量 = {ERROR_NUM}/{TOTAL_NUM}\n")  # 写入总体出错信息file.write('=' * 50 + '\n')  # 写入分隔线# 遍历出错信息列表,写入文件for e in ERROR_LIST:file.write(f"{e}\n")# 写入分隔线file.write('=' * 50 + '\n')print(f"\033[1;31m出错信息\033[0m已写入到 [\033[1;34m{ERROR_LOG_PATH}\033[0m] 文件中, 请注意查看!")

这篇关于常用脚本-持续更新(文件重命名、视频抽帧、拆帧、删除冗余文件、yolo2xml、转换图片格式、修改xml)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/428766

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

JS常用组件收集

收集了一些平时遇到的前端比较优秀的组件,方便以后开发的时候查找!!! 函数工具: Lodash 页面固定: stickUp、jQuery.Pin 轮播: unslider、swiper 开关: switch 复选框: icheck 气泡: grumble 隐藏元素: Headroom

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

电脑桌面文件删除了怎么找回来?别急,快速恢复攻略在此

在日常使用电脑的过程中,我们经常会遇到这样的情况:一不小心,桌面上的某个重要文件被删除了。这时,大多数人可能会感到惊慌失措,不知所措。 其实,不必过于担心,因为有很多方法可以帮助我们找回被删除的桌面文件。下面,就让我们一起来了解一下这些恢复桌面文件的方法吧。 一、使用撤销操作 如果我们刚刚删除了桌面上的文件,并且还没有进行其他操作,那么可以尝试使用撤销操作来恢复文件。在键盘上同时按下“C

poj3468(线段树成段更新模板题)

题意:包括两个操作:1、将[a.b]上的数字加上v;2、查询区间[a,b]上的和 下面的介绍是下解题思路: 首先介绍  lazy-tag思想:用一个变量记录每一个线段树节点的变化值,当这部分线段的一致性被破坏我们就将这个变化值传递给子区间,大大增加了线段树的效率。 比如现在需要对[a,b]区间值进行加c操作,那么就从根节点[1,n]开始调用update函数进行操作,如果刚好执行到一个子节点,

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in

hdu1689(线段树成段更新)

两种操作:1、set区间[a,b]上数字为v;2、查询[ 1 , n ]上的sum 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<queue>#include<set>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdl

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

常用的jdk下载地址

jdk下载地址 安装方式可以看之前的博客: mac安装jdk oracle 版本:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ Eclipse Temurin版本:https://adoptium.net/zh-CN/temurin/releases/ 阿里版本: github:https://github.com/