CV之FE：基于TF進(jìn)行FE——去除異常(被損壞)圖像 和單通道圖像

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)思路

部分代碼實(shí)現(xiàn)

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輸出結(jié)果

去除了異常(被損壞)圖像 、單通道圖像

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設(shè)計(jì)思路

1、

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部分代碼實(shí)現(xiàn)

import tensorflow as tf from glob import glob import os……def glob_all(dir_path):pic_list = glob(os.path.join(dir_path, '*.jpg'))inside = os.listdir(dir_path)for dir_name in inside:if os.path.isdir(os.path.join(dir_path, dir_name)):pic_list.extend(glob_all(os.path.join(dir_path, dir_name)))return pic_listdef parse_args():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-p', '--dir-path', default='data/')return parser.parse_args()if __name__ == '__main__':#1、引入logging模塊來(lái)記錄信息，日志級(jí)別為INFOlogging.basicConfig(level=logging.INFO)#2、引入argparse模塊實(shí)現(xiàn)命令行操作args = parse_args()#3、遞歸取出dir_path下所有jpg文件，包括子文件夾的jpg文件all_pic_list = glob_all(args.dir_path)#4、for循環(huán)實(shí)現(xiàn)依次刪除異常圖片(包括損壞、非三通道)for i, img_path in enumerate(all_pic_list):try:……except Exception:#檢測(cè)到異常就刪掉圖片logging.warning('%s has broken. Delete it.' % img_path)#logging.error(traceback.format_exc())os.remove(img_path)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CV之FE：基于TF进行FE——去除异常(被损坏)图像 和单通道图像的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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