我有一个数据框如下：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我需要为每个 YOLO 模型类型文本文件保存这些信息image_id。为此，我需要将信息保存为labels x_center y_center w h 另外，在将信息保存到文本文件中时，我需要按图像宽度 ( )和图像高度 ( )x_center标准化和。wimg_widthy_centerheightimg_height我的试用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()卡在这一点上。:(
1 回答
慕标琳琳
TA贡献1830条经验 获得超9个赞
我们可以通过以下方式实现。让我们首先创建一个虚拟数据框。
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
接下来，我们将获取groupyby图像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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