python 探究is_dir函数及其使用案例（读取人脸图片）附整体代码

定义：检测指定的文件是否是一个目录，如果是则返回TRUE、否则返回FALSE

用法：

>>>type(info)
<class 'zipfile.ZipInfo'>
>>>info.is_dir()
True

读取人脸案例分析

导入人脸图片的信息库（img_ali.gn_cel.eba.zip）
由于信息库是压缩包，我们需要调用python中的zipfile模块来对压缩包进行解压
使用read命令来获得文件库中的图片信息
此时获得的图片信息是以流的形式进行展示的，我们需要使用Numpy中的frombuffer方法，将流数据转换为ndarray对象
使用cv2中自带的imdecode方法将获得的一维的ndarray转换成三个通过的彩色图片
显示图片

导入相应的模块

import zipfile
import numpy as np # Numpy
import cv2  # OpenCV

获得图片的相对路径：

path = "..\\dl_data\\samples\\Img\\img_ali.gn_cel.eba.zip"

对文件夹进行解压（这里使用with…as…的用法。该用法稍后解释）：

with zipfile.ZipFile(path) as zf:

开始遍历解压后的文件列表

for info in zf.filelist:

判断获得的info是否是目录，如果是目录则退出遍历

if info.is_dir(): continue

读取图片的流信息

img = zf.read(info.filename)

此时获得的图片信息如下：

b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01...

将获得的流信息转换成ndarray对象

img = np.frombuffer(img, np.uint8)

此时图片的信息如下：

array([255, 216, 255, ...,  71, 255, 217], dtype=uint8)

由于此时的图片是1维的需要通过OpenCV进行解码

img = cv2.imdecode(img,1)

最终得到的图片如下：

array([[[194, 231, 253],[194, 231, 253],[194, 231, 253],...,[216, 228, 246],[223, 237, 255],[222, 238, 254]],[[194, 231, 253],[194, 231, 253],[194, 231, 253],...,[218, 230, 248],[223, 237, 255],[222, 238, 254]],[[194, 231, 253],[194, 231, 253],[194, 231, 253],...,[220, 232, 250],[224, 238, 255],[223, 239, 255]],...,[[ 26,  74, 140],[  1,  49, 115],[ 33,  78, 146],...,[ 28,  55, 122],[ 30,  56, 123],[ 30,  56, 122]],[[ 15,  62, 130],[ 23,  70, 138],[ 53,  98, 166],...,[ 20,  49, 118],[ 24,  50, 120],[ 24,  51, 118]],[[ 53, 100, 168],[ 89, 136, 204],[132, 177, 245],...,[ 20,  49, 118],[ 24,  50, 120],[ 24,  50, 120]]], dtype=uint8)

显示图片：

            cv2.imshow("img1", img)cv2.waitKey(0)

显示如下：

整体代码如下：

# -*-coding:utf-8-*-
import zipfile
import numpy as np
import cv2if __name__ == '__main__':path = "E:\\dl_data\\samples\\Img\\img_ali.gn_cel.eba.zip"with zipfile.ZipFile(path) as zf:for info in zf.filelist:if info.is_dir(): continueprint(info)img = zf.read(info.filename)img = np.frombuffer(img, np.uint8)img = cv2.imdecode(img,1)cv2.imshow("img1", img)cv2.waitKey(2000)

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