1.生成Yolox检测负样本-对应空文件夹txt

import os.path
import cv2
from tqdm import tqdmpath = r"G:\pachong\fuyangben_img"  #负样本图片文件夹
save_path=r"G:\pachong\fuyangben_txt" #生成空的txt文件夹
files = os.listdir(path)
print(files)
for pic in tqdm(files):# # basename = os.path.basename(image_name)before_name = os.path.splitext(pic)[0]txt_name = os.path.splitext(before_name)[0] + ".txt"txt_name = os.path.join(save_path,txt_name)f = open(txt_name, "w")

2.批量文件重命名

import os
# import glob
import os.pathpath = "G:\\pachong\\fuyangben\\"
files = os.listdir(path)          #会按顺序排列1,2,3,4，.jpg格式
i=0
for file in files:original = path + os.sep+ files[i]new = path + os.sep +'fuyangben'+ str(i+1) + ".jpg"os.rename(original,new)i +=1

3.批量转化三通道去除小图

import os.path
from PIL import Image
from PIL import ImageFile        #批量修改尺寸2048*1024（此时也可能32位）
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
import cv2
from tqdm import tqdmpath = r"G:\pachong\fuyangben_img"  #负样本图片文件夹
files = os.listdir(path)
print(files)
i = 0
a = 0
c = 0
for pic in tqdm(files):img = Image.open(os.path.join(path, pic))# img.close()# print(pic)# print(img.getbands())  # ('P',) 这种是有彩色的，而L是没有彩色的# print(img.size)i +=1# Img = np.array(img)# a = np.unique(Img)# print(a)    #看像素值if len(img.getbands()) != 3:img = img.convert("RGB")pic_new = os.path.join(path, pic)img.save(pic_new)a +=1size = img.sizew = size[0]  # 宽度h = size[1]  # 高度if w<100 or h<100:os.remove(os.path.join(path, pic))  #去除小图，爬虫下在下来的小图会有问题，必须img.close() 否则会报错，这张图正在使用进程# if w == 640:#     if h == 480:#         c += 1print('图像image的总数量: ', i)
print('总图像不是RGB的数量：', a)
print('总图像是640*480的数量：', c)

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