将wiki人脸数据集中的图片按男女分类

简介: 1 import shutil 2 f_in = 'D:/wiki_crop' 3 # 读取文件中图片信息根据性别分类图片到对应目录中 4 dirroot = "D:/" 5 f = open(dirroot+"\\lable2.

 1 import shutil
 2 f_in = 'D:/wiki_crop'
 3 # 读取文件中图片信息根据性别分类图片到对应目录中
 4 dirroot = "D:/"
 5 f = open(dirroot+"\\lable2.txt","r")
 6 s = 0
 7 i=1
 8 print(f)
 9 # line = f.readlines()
10 # print(line[1])
11 
12 for line in f.readlines():
13     line = line.strip().split(' ')
14 
15     s = s + 1
16     # print(type(line))
17     # print(line[3])
18     # dir = list(line)
19 
20     # imgName =  line[i]+line[i+1]
21 
22     imgName = line[0]
23     # print(line[0])
24     print(s)
25     print(f_in+'/'+imgName)
26     num= str(s)
27     if i > 0:
28         if line[3]== "0.0":
29             print("female")
30             try:
31                 shutil.copy(f_in+'/'+imgName, "D:/data/female/"+ num+ '.jpg')
32             except:
33                 pass
34         #     移动图片到female目录
35         elif line[3]=="1.0":
36             print("male")
37             try:
38                 shutil.copy(f_in+'/'+imgName, "D:/data/male/" + num+ '.jpg')
39             except:
40                 pass
41         #     移动图片到male目录
42         else:
43             print("N")
44             #未识别男女
45 
46 f.close()

附上自己从wiki.mat中提取出来的标签

https://pan.baidu.com/s/1dGT6ghV

再附上wiki的数据集地址

https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

 

目录
相关文章
|
存储 人工智能 OLAP
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
131667 94
|
前端开发 Java 数据库连接
Spring Boot 升级 3.2 报错 Invalid value type for attribute ‘factoryBeanObjectType‘: java.lang.String
Spring Boot 升级 3.2 报错 Invalid value type for attribute ‘factoryBeanObjectType‘: java.lang.String
|
7月前
|
前端开发 测试技术
DeepSeek-V3-0324 发布,本次 V3 版本有哪些改进?
DeepSeek-Chat模型升级至DeepSeek-V3-0324,推理能力显著增强,多项基准测试大幅提升(MMLU-Pro+5.3,GPQA+9.3,AIME+19.8,LiveCodeBench+10.0)。优化Web前端开发与代码生成准确率,提升中文写作、翻译及书信写作能力,支持中长篇高质量创作。新增多轮交互改写功能,改进Function Calling准确率,优化中文搜索与报告分析能力,输出更详实内容。
551 1
|
自然语言处理 API 开发者
One API接入豆包
本文详细介绍如何将One API集成,以调用豆包模型。步骤涵盖火山引擎注册、实名认证、创建在线推理接入点及生成API Key,并在One API中配置相应渠道与模型映射关系。适用于希望利用豆包模型进行自然语言处理任务的开发者。关键词:火山引擎、在线推理、接入点、模型名称、API Key、字节跳动豆包、One API。如需进一步了解或遇到问题,欢迎留言交流。
1780 2
One API接入豆包
|
数据可视化 大数据 Linux
OpenEuler虚拟机安装保姆级教程 | 附可视化界面
本文介绍了如何在VMware中安装openEuler操作系统,从选择合适的镜像版本下载开始,到创建虚拟机、配置CPU虚拟化、进行系统安装、设置网络连接,直至安装DDE桌面环境实现图形化操作。openEuler是一款由华为开源的操作系统,支持多种处理器架构,广泛应用于数据库、大数据、云计算等领域。文中还分享了安装过程中的注意事项及解决网络问题的方法,适合初次接触openEuler的用户参考学习。
4265 4
OpenEuler虚拟机安装保姆级教程 | 附可视化界面
|
Python C++ PyTorch
PyTorch 2.2 中文官方教程(十二)(1)
流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(八)
226 1
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
多模态大模型有了统一分割框架,华科PSALM多任务登顶,模型代码全开源
【4月更文挑战第24天】华中科技大学团队推出PSALM模型,革新多模态图像分割,实现语义、实例及交互式分割任务统一处理,提升效率。模型在多项基准测试中表现优异,支持零样本学习,适用于开放词汇分割等任务。代码开源促进研究,但面临复杂场景处理和计算资源优化的挑战。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.14598)
461 2
|
11月前
|
JSON API 数据格式
携程API接口系列,酒店景点详情请求示例参考
携程API接口系列涵盖了酒店预订、机票预订、旅游度假产品预订、景点门票预订等多个领域,其中酒店和景点详情请求是较为常用的功能。以下提供酒店和景点详情请求的示例参考
|
Linux Docker 容器
openEuler 安装 podman 和 podman compose
Podman Compose 是 Podman 的扩展,它提供了与 Docker Compose 类似的功能。如果你的版本中没有包含 Podman Compose,或者你需要单独管理它,你可以尝试从外部仓库安装 Podman Compose。比如:使用 pip3 安装 podman & compose
1141 0
openEuler 安装 podman 和 podman compose