我有一個數(shù)據(jù)框如下：image_id x y w h x_center y_center img_height img_width lable01 500 400 250 500 309.4 543.5 2500 4000 001 560 430 260 570 306.7 553.4 2200 3000 001 540 440 270 580 387.8 563.5 2700 2000 002 545 340 250 590 377.8 543.5 2100 2030 104 546 240 240 500 367.8 553.5 2300 2000 204 586 270 640 400 467.8 556.5 2400 1000 2我需要為每個 YOLO 模型類型文本文件保存這些信息image_id。為此，我需要將信息保存為labels x_center y_center w h 另外，在將信息保存到文本文件中時，我需要按圖像寬度 ( )和圖像高度 ( )x_center標(biāo)準(zhǔn)化和。wimg_widthy_centerheightimg_height我的試用df = pd.read_csv('data.csv')df_img_id = df.groupby('image_id')for index, row in df_img_id: img_w = row['img_width'] img_h = row['img_height'] with open(f'{row['imgage_id']}.txt], 'w+') as f1: ft.write() f1.close()卡在這一點(diǎn)上。:(
1 回答
慕標(biāo)琳琳
TA貢獻(xiàn)1830條經(jīng)驗 獲得超9個贊
我們可以通過以下方式實(shí)現(xiàn)。讓我們首先創(chuàng)建一個虛擬數(shù)據(jù)框。
import pandas as pd
import random
info = {
'image_id': ['01', '01', '01', '02', '04', '04'],
'x':random.sample(range(500, 600), 6),
'y':random.sample(range(200, 500), 6),
'w':random.sample(range(200, 300), 6),
'h':random.sample(range(400, 600), 6),
'x_center':random.sample(range(250, 460), 6),
'y_center':random.sample(range(250, 460), 6),
'img_height':random.sample(range(2100, 3000), 6),
'img_width':random.sample(range(1100, 4000), 6),
'labels':[0,0,0,1,2,2]
}
df = pd.DataFrame(data=info)
df.head()
--------------------------
image_id x y w h x_center y_center img_height img_width labels
0 01 561 435 290 449 303 318 2105 2806 0
1 01 583 447 265 427 394 421 2338 2047 0
2 01 520 417 262 592 429 395 2947 3388 0
3 02 516 415 214 470 455 319 2649 1594 1
4 04 522 386 204 514 343 394 2847 1770 2
接下來，我們將獲取groupyby圖像ID并迭代每一行。
df_image_id = df.groupby('image_id') # group by id
for _ , row in df_image_id:
for _ , each in row.iterrows(): # iterate each samples within same id
img_w = each['img_width']
img_h = each['img_height']
content = [
each['labels'],
each['x_center']/each['img_width'],
each['y_center']/each['img_height'],
each['w']/each['img_width'],
each['h']/each['img_height']
]
id = each['image_id']
with open(f'{id}.txt', 'a') as f1:
f1.write(" ".join(str(x) for x in content)+ '\n')
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