CV之FE:基于TF进行FE——去除异常(被损坏)图像 和单通道图像
【摘要】 CV之FE:基于TF进行FE——去除异常(被损坏)图像 和单通道图像
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输出结果
设计思路
部分代码实现
输出结果
去除了异常(被损坏)图像 、单通道图像
设计思路
1、
部分代码实现
import tensorflow as tffrom glob import globimport os …… ...
CV之FE:基于TF进行FE——去除异常(被损坏)图像 和单通道图像
目录
输出结果
去除了异常(被损坏)图像 、单通道图像
设计思路
1、
部分代码实现
-
import tensorflow as tf
-
from glob import glob
-
import os
-
-
……
-
-
-
def glob_all(dir_path):
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pic_list = glob(os.path.join(dir_path, '*.jpg'))
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inside = os.listdir(dir_path)
-
for dir_name in inside:
-
if os.path.isdir(os.path.join(dir_path, dir_name)):
-
pic_list.extend(glob_all(os.path.join(dir_path, dir_name)))
-
return pic_list
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-
def parse_args():
-
parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument('-p', '--dir-path', default='data/')
-
return parser.parse_args()
-
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if __name__ == '__main__':
-
#1、引入logging模块来记录信息,日志级别为INFO
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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#2、引入argparse模块实现命令行操作
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args = parse_args()
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#3、递归取出dir_path下所有jpg文件,包括子文件夹的jpg文件
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all_pic_list = glob_all(args.dir_path)
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#4、for循环实现依次删除异常图片(包括损坏、非三通道)
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for i, img_path in enumerate(all_pic_list):
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try:
-
-
……
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except Exception:
-
#检测到异常就删掉图片
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logging.warning('%s has broken. Delete it.' % img_path)
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#logging.error(traceback.format_exc())
-
os.remove(img_path)
文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/82973239
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