- vừa được xem lúc

Đánh số ảnh theo thứ tự

0 0 35

Người đăng: hammiu

Theo Viblo Asia

Bước đầu tiên trong bài toán custom object detection là thu thập ảnh, các ảnh thường được lấy trên mạng. Khi download các file ảnh trên mạng tên của các ảnh không được được đánh số thứ tự, tên dài ngắn khác nhau. Điều này gây khó khăn trong việc đếm số ảnh cũng như theo dõi sau này. Mình sẽ thực hiện đánh số các ảnh download về, loại bỏ các ảnh lỗi có size = 0. Nếu download đồng loạt các ảnh về, việc lẫn vào trong đó một số ảnh có nội dung không phù hợp là điều không thể tránh khỏi (do thuật toán tìm kiếm của Google). Để loại bỏ nó có thể phải đi mở từng ảnh để loại bỏ, hoặc trong quá trình gán nhãn có thể loại bỏ nó. Nếu số lượng ảnh quá nhiều việc làm trên có thể tốn nhiều thời gian.

Dưới đây là code copy ảnh từ thư mục SOURCE sang thư mục DESTINATION với định dạng file ảnh mới là FORMAT

def sort_images(SOURCE, DESTINATION, FORMAT): Paths = paths.list_images(SOURCE) new_Paths = [] for path in Paths: if os.path.getsize(path) > 0: new_Paths.append(path) i = 1 for path in new_Paths: filename = "image" + "_" + format(i, "0>5d") + FORMAT destination = os.path.sep.join([DESTINATION , filename]) shutil.copyfile(path, destination) i += 1

Sau khi thực hiện tất cả ảnh sẽ được lưu vào thư mục DESTINATION với cùng một định dạng. Tên file được đánh số từ 1 trở đi. Việc này tuy đơn giản nhưng là một thực hành tốt trong quá trình tiền xử lý ảnh giúp cho project của chúng ta được gọn gàng hơn.

Trên đây mình đã chia sẻ với các bạn cách đánh số ảnh theo thứ tự. Các bạn có thể xem thêm bản demo chi tiết ở huytranvan2010

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

[YOLO series] p1. Lý thuyết YOLO và YOLOv2

Trong lĩnh vực computer vision, có rất nhiều chủ đề, bài toán mà con người vẫn đang cố gắng tối ưu: classification, object detection/recognition, semantic segmentation, style transfer... Trong đó obje

0 0 190

- vừa được xem lúc

[YOLO series] p2. Build YOLO from scratch

1. Introduction. . Trong bài trước Lý thuyết YOLO và YOLOv2, mình đã viết về lý thuyết, tư tưởng, ưu nhược điểm của YOLO.

0 0 39

- vừa được xem lúc

Phát hiện đối tượng chuyển động bằng giải thuật trừ nền

1. Giới thiệu về giải thuật trừ nền (Background Subtraction).

0 0 135

- vừa được xem lúc

YOLO3 Object Detection

Nội dung. Trong bài này mình không đi vào lý thuyết mà hướng dẫn sử dụng luôn pre-trained model YOLO v3 có sẵn để thực hiện phát hiện vật thể trong ảnh và video.

0 0 142

- vừa được xem lúc

Một số hàm mất mát sử dụng cho Object Detection

Object Detection hay phát hiện đối tượng là một trong các tác vụ chính được quan tâm nhiều nhất của thị giác máy, thường hướng tới việc phát hiện các thể hiện của các đối tượng của một lớp nhất định t

0 0 113

- vừa được xem lúc

CenterNet - CenterTrack - TraDeS: Từ object detection đến multiple object tracking

1. Mở đầu.

0 0 238