Question

我在Python中有一个数据框。

import pandas as pd
inp = [{'image':'001.jpg', 'x':100, 'y':200,'w':100, 'h':200,  'brand':'test1'}, {'image':'001.jpg', 'x':100, 'y':200,'w':100, 'h':200, 'brand': 'test1'}, {'image':'001.jpg', 'x':100, 'y':200, 'w':100, 'h':200, 'brand': 'test2'}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

打印时的数据框如下所示：

    image   x   y   w   h   brand
0   001.jpg 100 200 100 200 test1
1   001.jpg 100 200 100 200 test1
2   001.jpg 100 200 100 200 test2

description
image: image name
x,y,w,h : crop coordinates
brand : destination folder

第一列中列出的图像存储在特定目录中。我将其称为源目录。

src_path = '/var/www/html/projects/images/'

我必须遍历数据框，从第一列获取每个图像，根据坐标裁剪子集，并将裁剪后的图像保存在使用“文件夹”列创建的文件夹中。

以下是目前的代码：

import pandas as pd
import os
import shutil
import cv2

#read the data frame
df = pd.read_csv('annotations.csv')

src_path = '/var/www/html/projects/images/'

# create a master folder to store all cropped images in separate sub-directories created basis the name in brand column

if not os.path.exists(os.path.join(src_path,'imageProcessDir')):
    os.mkdir(os.path.join(src_path,'imageProcessDir'))


dest_path = src_path+'imageProcessDir'

#create sub-directories for each brand
ub = df.brand.unique()    
for u in ub:
    os.mkdir(os.path.join(dest_path,u))

for index, rows in df.iterrows():
    #read each image
    image = cv2.imread(src_path+rows['image'])

    #crop image
    brand = image[rows['y']:rows['y']+rows['h'], rows['x']:rows['x']+rows['w']]

    #save the cropped image in specific directories as listed in folder column

    if not os.path.exists(os.path.join(dest_path, rows['brand'])):
        shutil.move(brand, os.mkdir(os.path.join(dest_path, rows['brand'])));

我陷入了最后一步，我需要将裁剪后的图像保存在品牌子目录中。以下是所需的最终目录结构：

dest_path
   |
imageProcessDir
   |__test1
        |_001_1.jpg #brand = image[rows....will go here
        |_001_2.jpg
   |__test2
        |_001_1.jpg

我可以通过重命名最终输出进行管理。

但是，我无法匹配df列下的目录名和imageProcessDir下的实际目录。

Answer 1

在尝试移动图像之前，您必须保存它。

cv2.imwrite(os.path.join(dest_path, rows['brand']),brand)

Answer 2

我解决了这个问题。我没有使用shutil.move，而是使用了cv2.imwrite。我的代码的最后几行现在看起来像这样：

counter = 0
for index, rows in df.iterrows():
    filename = basename(rows['imagename'])
    image = cv2.imread(src_path+rows['imagename'])
    brand = image[rows['y']:rows['y']+rows['h'], rows['x']:rows['x']+rows['w']]
    counter=counter+1
    fold = rows['brand']+"/"
    dest_fold = dest_path+fold  
    cv2.imwrite(dest_fold+"/"+filename+ "_" +str(counter)+".jpg", brand)

Python迭代df来创建文件夹和复制文件

2 个答案: