HWDB1.1数据集 | 手写汉字数据集 |.gnt 转换 .png格式图片| 【❤️有效转换❤️】

举报
墨理学AI 发表于 2022/01/11 01:31:12 2022/01/11
2.5k+ 0 0
【摘要】 ❤️【专栏:数据集整理】❤️ 之【有效拒绝假数据】 👋 Follow me 👋,一起 Get 更多有趣 AI、冲冲冲 🚀 🚀 ❤️ 如果文章对你有帮助、欢迎一键三连 ...

❤️【专栏:数据集整理】❤️ 之【有效拒绝假数据】


👋 Follow me 👋,一起 Get 更多有趣 AI、冲冲冲 🚀 🚀


❤️ 如果文章对你有帮助、欢迎一键三连

我这里对其代码做分析和使用说明:


这里是原作者代码链接,感谢原作者PeppaPeppaPeppa


📔 .gnt 转换 .png 教程如下


项目目录结构如下:

1

2

1-2

运行命令:

python gnt2png.py 

  
 

📕 gnt2png.py 文件代码


只需替换 train_data_dir 和 test_data_dir 的路径即可运行

import os
import numpy as np
import struct
from PIL import Image
# data文件夹存放转换后的.png文件
data_dir = 'data'
# 路径为存放数据集解压后的.gnt文件
train_data_dir = os.path.join('', 'wordDatas/trn_gnt')
test_data_dir = os.path.join('', 'wordDatas/tst_gnt')
def read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    def one_file(f):
        header_size = 10
        while True:
            header = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=header_size)
            if not header.size: break
            sample_size = header[0] + (header[1] << 8) + (header[2] << 16) + (header[3] << 24)
            tagcode = header[5] + (header[4] << 8)
            width = header[6] + (header[7] << 8)
            height = header[8] + (header[9] << 8)
            if header_size + width * height != sample_size:
                break
            image = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=width * height).reshape((height, width))
            yield image, tagcode

    for file_name in os.listdir(gnt_dir):
        if file_name.endswith('.gnt'):
            file_path = os.path.join(gnt_dir, file_name)
            with open(file_path, 'rb') as f:
                for image, tagcode in one_file(f):
                    yield image, tagcode
char_set = set()
for _, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    char_set.add(tagcode_unicode)
char_list = list(char_set)
char_dict = dict(zip(sorted(char_list), range(len(char_list))))
print(len(char_dict))
print("char_dict=", char_dict)

import pickle

f = open('char_dict', 'wb')
pickle.dump(char_dict, f)
f.close()
train_counter = 0
test_counter = 0
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    im = Image.fromarray(image)
# 路径为data文件夹下的子文件夹,train为存放训练集.png的文件夹
    dir_name = 'data/train/' + '%0.5d' % char_dict[tagcode_unicode]
    print(dir_name)
    if not os.path.exists(dir_name):
        os.mkdir(dir_name)
    im.convert('RGB').save(dir_name + '/' + str(train_counter) + '.png')
    print("train_counter=", train_counter)
    train_counter += 1
print('Train transformation finished ...')
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=test_data_dir):
    tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
    im = Image.fromarray(image)
# 路径为data文件夹下的子文件夹,test为存放测试集.png的文件夹
    dir_name = 'data/test/' + '%0.5d' % char_dict[tagcode_unicode]
    if not os.path.exists(dir_name):
        os.mkdir(dir_name)
    im.convert('RGB').save(dir_name + '/' + str(test_counter) + '.png')
    print("test_counter=", test_counter)
    test_counter += 1
print('Test transformation finished ...')
  
 

📗 HWDB1.1数据集 .gnt格式数据快速获取途径如下


  • 我下载 HWDB1.1数据之后,把里面的 alz 格式的训练数据 压缩包,进行解压之后得到 内部 .gnt 文件;

搜索关注本博客同名公号,公号后台,回复


20201101 】 获取本博文中的 HWDB1.1数据集解压后的 gnt 文件云盘下载链接,下载之后,便可以直接使用上面代码 把 .gnt 转换 .png格式:

20201101

  
 

Game Over ,感谢三连

9-6


文章来源: positive.blog.csdn.net,作者:墨理学AI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:positive.blog.csdn.net/article/details/109477806

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

作者其他文章

评论(0

抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

    全部回复

    上滑加载中

    设置昵称

    在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

    *长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

    *长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。