通过第一部分 *** 作arcgis制作了一部分样本数据
分辨率与原相片保持一致
为6060*6060
具体如图所示：
而我们深度学习一般使用的分辨率是1024和512的
这两个数字都无法整除6060
因此我在这里选择裁剪成606
代码参考了这篇博文
感谢大佬！
我在这里进行了稍稍的调整
因为我想保留原图的格式
因此我的代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2import os
# Cutting the input image to h*w blocks
heightCutNum = 10;
widthCutNum = 10;
# The folder path of input and output
inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/train/"
outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/clip/"
for f in os.listdir(inPath):
path = inPath + f.strip()
print(path)
img = cv2.imread(path)
#print(outPath + str(1) + str(2) + f.strip())
# The size of each input image
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
# The size of block that you want to cut
heightBlock = int(height / heightCutNum)
widthBlock = int(width / widthCutNum)
for i in range(0,heightCutNum):
for j in range(0,widthCutNum):
cutImage = img[i*heightBlock:(i+1)*heightBlock, j*widthBlock:(j+1)*widthBlock]
savePath = outPath + str(i) + str(j) + f.strip()
cv2.imwrite(savePath,cutImage)
print("finish!")
这个代码是直接输入你想把图片分割的块数
这个办法比直接按照某一个大小来设置更好
以后想修改就可以直接改啦
非常方便
输出结果为：
图片也是各自对应的
但是这里有个问题
存在大量纯黑的图片
如何筛选掉纯黑的图片还需要解决
那么就在得到图片之后判断通道的值即可
这里参考了这篇文章
这个方法需要不同的库
from PIL import Image
# 判断是否为全黑图
hands_mask = Image.open(hands_mask_path)
r, g, b = hands_mask.getextrema()
if r[1] == 0 and g[1] == 0 and b[1] == 0:
continue还有一个检测方法是这个
# open the file with opencv
image = cv2.imread("image.jpg", 0)
if cv2.countNonZero(image) == 0:
print("Image is black")
else:
print("Colored image")这两个方法都试试
这样确实可以知道这张图片是否是黑色的
但是问题是我也要把它对应的实景图删除该怎么办呢。。。
那么我先开始想的
边判断边保存就不太现实了
因为这样没办法删除对应的实景图
那么就先全部保存
在一张张删除
os.remove(filename1)于是我对输出文件夹进行一些处理
for f in os.listdir(outPath):
path = outPath + f.strip()
img = cv2.imread(path,0)
if cv2.countNonZero(img) == 0:
print("Image is black")
print(path)
print(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")
os.remove(path)
os.remove(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")
print("finish!") 这样会出现一个问题
报错，找不到
Traceback (most recent call last):
File “c:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/clip.py”, line 45, in
os.remove(path)
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘C:/Users/Administrator/Desktop/t/00d21_sat.tif’
这是因为我先开始读取的是整个文件夹图片列表
但是我在这里把sat原图删除了，这样他在按顺序读取时无法读取到这张图片就会报错
因此需要对代码加入
python若图片不存在则跳过这一步骤
代码如下
for f in os.listdir(outPath):
path = outPath + f.strip()
if not os.path.exists(path):
continue;
img = cv2.imread(path,0)
if cv2.countNonZero(img) == 0:
print("Image is black")
print(path)
print(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")
os.remove(path)
os.remove(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")
但这样做其实不太保险
因为若是你的文件名不是标准形式该怎么办
为了使代码更完美
我这里读取文件名的前缀而不采用上面的方法
这里修改一下为这样：
for f in os.listdir(outPath):
path = outPath + f.strip()
if not os.path.exists(path):
continue;
img = cv2.imread(path,0)
if cv2.countNonZero(img) == 0:
print("Image is black")
print(path)
path2=f.strip().split("_")
print(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
os.remove(path)
os.remove(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
这样输出的都是我们需要删除的图片啦
把上面两个步骤合在一起总代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 4 16:50:20 2022
@author:Laney_Midorycsdn:Laney_Midory
"""
import cv2
import os
# Cutting the input image to h*w blocks
heightCutNum = 10;
widthCutNum = 10;
# The folder path of input and output
inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/train/"
#inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/test/"
outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/clip/"
#outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/t/"
for f in os.listdir(inPath):
path = inPath + f.strip()
print(path)
img = cv2.imread(path)
#print(outPath + str(1) + str(2) + f.strip())
# The size of each input image
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
# The size of block that you want to cut
heightBlock = int(height / heightCutNum)
widthBlock = int(width / widthCutNum)
for i in range(0,heightCutNum):
for j in range(0,widthCutNum):
cutImage = img[i*heightBlock:(i+1)*heightBlock, j*widthBlock:(j+1)*widthBlock]
savePath = outPath + str(i) + str(j) + f.strip()
cv2.imwrite(savePath,cutImage)
for f in os.listdir(outPath):
path = outPath + f.strip()
if not os.path.exists(path):
continue;
img = cv2.imread(path,0)
if cv2.countNonZero(img) == 0:
print("Image is black")
print(path)
path2=f.strip().split("_")
print(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
os.remove(path)
os.remove(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
print("finish!")
这样就可以输出有信息的样本啦！
但是把这个样本放进我的道路检测代码中准备运行，出现了问题
ValueError: Using a target size (torch.Size([2, 1, 606, 606])) that is different to the input size (torch.Size([2, 1, 608, 608])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
样本与道路提取代码产生的一些问题 torch.Size的问题我输出了我样本的长宽大小
确实是（606，606）不知道为什么他说input size (torch.Size([2, 1, 608, 608]))是这个
这也太艰难了
真的不知道为啥大小有变化了。。。
我去搜索了一下
torch.size()这四个数字
（5, 2, 3, 4）分别表示（batch size, channel, height, width）
我猜测应该是原图跟标签分别是input和target
为了找到到底是原图还是标签出现了问题
我就将一张1024格式的图片替换了原图
报错变成了
ValueError: Using a target size (torch.Size([1, 1, 606, 606])) that is different to the input size (torch.Size([1, 1, 1024, 1024])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
因此input是原图，target是标签
这样我总算找到了问题出现在哪儿了
是原图大小发生了什么变化
原图本来是tif格式的
但这个代码需要jpg格式的图片
我是直接将后缀改成了jpg
这种做法想来还是有些问题
虽然长宽还是606，但用torch.size()这样读取我的图片会改变他的长宽大小，多读取一些信息吧
因此这里重新用靠谱的方法
把tif图片转为jpg图片
用了一些办法还是报错
比如这篇文章
图片做出来这样
颜色都变了
但还是608的大小。。。
这个方法感觉很复杂还需要安装一个新库
可以查看这篇文章
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy.core._multiarray_umath‘ 错误这个问题其实只需要更新一下nump即可
查看这篇文章
好吧
更新完了就又有其他地方报错。。。
查看这篇博文并没能解决我的问题
我是尝试了这个方法安装完后又报错
ValueError: TiffPage 0:
再次安装这个
这次就成功了
真是牵一发而动全身
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）