Python实用记录(四):os模块-去后缀或者改后缀/指定目录下图片或者子目录图片写入txt/csv

简介: 本文介绍了如何使用Python的os模块来操作文件,包括更改文件后缀、分割文件路径和后缀、将指定目录下的所有图片写入txt文档,以及将指定目录下所有子目录中的图片写入csv文档,并为每个子目录分配一个标签。

1.改后缀

这个代码是指定路径,但是里面的具体文件名不知道,能够罗列所有的指定文件名和修改后缀,如果要获取具体路径下的文件文件名和后缀看下面这个目录

import os
def read_evr_yuc(file_path):
    dirpaths=os.listdir(file_path)
    yuv_name=[]
    name=[]
    new_name=[]
    for i in dirpaths:
        yuv_name.append(i)
        portion=os.path.splitext(i) #把文件名拆分为名字和后缀
        if portion[1] == ".yuv": #指定里面所有yuv的后缀的文件
            newname = portion[0] + ".code"
            new_name.append(newname)
            name.append(portion[0])
    print(yuv_name)
    print(name)
    print(new_name)    

if __name__ == '__main__':
    file_path='D:/pycharm/match/huffman/yuc_file/'
    read_evr_yuc(file_path)

2.划分路径和文件名、后缀名

#########start 获取文件路径、文件名、后缀名############
def get_splitfile(filename):
    (filepath,tempfilename) = os.path.split(filename)
    (shotname,extension) = os.path.splitext(tempfilename)
    print(filepath)
    print(shotname)
    print(extension)
    return filepath,shotname,extension
#########end 获取文件路径、文件名、后缀名############

path='F:/Dataset/cool/1.jpg'
get_splitfile(path)

3.指定目录下所有的图片写入到txt文档

"""把指定目录下所有的图片写入到txt文档中"""
import os
img_path='F:/pycharm/Pytorch2TensorRT-master/face/'
txtfile='F:/pycharm/Pytorch2TensorRT-master/my_files/face.txt'
os.makedirs(os.path.dirname(txtfile),exist_ok=True)
dirpaths=os.listdir(img_path)
f=open(txtfile,'w')
for dirpath in dirpaths:
    # print(dirpath)
    path=os.path.join(img_path,dirpath)
    print(path)
    f.write(path+'\n')

4.指定目录下所有的子目录(写上对应的label)对应的所有图片写入到csv文档

import os,glob,cv2,random,csv
def work():
    name2label = {}
    path='pokemon/'
    for name in sorted(os.listdir(os.path.join(path))):
        # 得到全部子目录
        if not os.path.isdir(os.path.join(path, name)):
            # 用于判断对象是否为一个目录
            continue
        name2label[name] = len(name2label.keys())
    print(name2label)
    images = []
    for name in name2label.keys():
        images += glob.glob(os.path.join(path, name, '*.png'))
        images += glob.glob(os.path.join(path, name, '*.jpg'))
        images += glob.glob(os.path.join(path, name, '*.jpeg'))
    # print(len(images), images)
    random.shuffle(images)
    with open(os.path.join(path, 'face.csv'), mode='w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        for img in images:  # 'pokemon\\bulbasaur\\00000000.png' os.sep不用距离根据\\和/进行划分
            print(img)
            img=img.replace('\\','/') # 将里面的\换/
            # name = img.split(os.sep)[-2]
            (filepath, tempfilename) = os.path.split(img) # 获取路径、图片文件名
            (filepath1, tempfilename1) = os.path.split(filepath) # 获取剩余路径下的文件路径、文件名
            (filename, extension) = os.path.splitext(tempfilename1) # 获取文件路径、文件名
            print(filename)
            label = name2label[filename]
            # pokemon/squirtle/00000183.jpg 4
            writer.writerow([img, label])
        print('writen into csv file:', filename)

    # read from csv file
    images, labels = [], []
    with open(os.path.join(path, 'face.csv')) as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            # pokemon/squirtle\00000183.jpg 4
            img, label = row
            label = int(label)
            images.append(img)
            labels.append(label)
    assert len(images) == len(labels)
    return  images,labels
images,labels=work()
print(images,labels)
目录
相关文章
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
800 7
|
6月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
524 0
|
6月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
578 4
|
6月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
672 0
|
6月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
846 0
|
数据安全/隐私保护 Python
Python3给图片添加水印
Python3给图片添加水印
227 1
|
数据采集 分布式计算 搜索推荐
使用Python实现网页中图片的批量下载和水印添加保存
使用Python实现网页中图片的批量下载和水印添加保存
|
数据安全/隐私保护 Python
python 图片打水印 透明图片合并
python 图片打水印 透明图片合并
251 1
|
数据安全/隐私保护 计算机视觉 Python
如何使用Python给图片添加水印
如何使用Python给图片添加水印
441 0
|
数据安全/隐私保护 Python
python怎么使用Pillow库来添加图片水印
python怎么使用Pillow库来添加图片水印
433 0
下一篇
开通oss服务