脚本2—遍历文件夹下的图片进行检测，将结果保存成json格式predict_batch_tojson_一行

import matplotlib.image as im
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from PIL import Image
import json
from classification import Classificationclassfication = Classification()
# 需要读取的路径
path_name = r'E:\1\classification\img'
content_json = []#类名称对应的整形编码
label_name_dic = {"GuideSign": 0,"M1": 1,"M4": 2,"M5": 3,"M6": 4,"M7": 5,"P1": 6,"P10_50": 7,"P12": 8,"W1": 9,}for item in os.listdir(path=path_name):image = Image.open(os.path.join(path_name, item))file_path = os.path.join('test_dataset/', item)print(file_path)#类名class_name = classfication.detect_image(image)#取出类名对应的整形编码for key in label_name_dic.keys():if class_name == key:class_name_label = label_name_dic[key]#将一次的结果保存成字典content_dic = {"filename": file_path,"label": class_name_label,}#添加进列表content_json.append(content_dic)print(class_name)print(content_json)result = {"annotations": content_json}print(result)json_str = json.dumps(result)
with open('result.json', 'w') as json_file:json_file.write(json_str)##多行，带缩进
# with open("result.json", "w") as f:
#     f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=4, separators=(',', ':')))

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