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  • 2022-02-16 10:13:30

    split()方法返回由分隔符分隔的子字符串列表。

    分隔符是存在于字符串中的,分割完后返回的子字符串列表不包括分割符。

    比如'http://1.1.1.1:80'这个字符串就可以通过分割符':' '/' '.' 来分割字符串。

    举个例子:分割'http://1.1.1.1:80','https://1.1.1.2:443'这两个字符串,获得对应的ip和端口值。

    a='http://1.1.1.1:80'
    b='http://1.1.1.2:443'
    #以:分割字符串
    a_1=a.split(':')
    b_1=b.split(':')
    #查看分割完返回的列表
    print a_1,b_1
    #获得分割完的端口
    print a_1[2]
    print b_1[2]
    #由于ip前面有//两个符号,则将分割后的字符串再进行分割(套娃)
    ip1=a_1[1].split('/')
    print ip1[2]
    ip2=b_1[1].split('/')
    print ip2[2]

    运行结果:

    ['http', '//1.1.1.1', '80'] ['http', '//1.1.1.2', '443']
    80
    443
    1.1.1.1
    1.1.1.2

    !!!注意:分割符也可以是数字,字母,字符串等,分割的原理都是一样的:分割符为字符串内的元素,分割返回的结果中没有分割符。

    举个例子:

    a='http://100.com:80'
    #以字符串分割
    a_1=a.split('.com')
    print a_1
    #以字母分割
    a_2=a.split('c')
    print a_2
    #以数字分割
    a_3=a.split('100')
    print a_3

    运行结果: 

    ['http://100', ':80']
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    空串""是合法的括号序列

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    如果"X"是一个合法的序列,那么"(X)"也是一个合法的括号序列

    每个合法的括号序列都可以由上面的规则生成

    例如"", "()", "()()()", ...

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    B/S(Browser/Server),浏览器/服务器程序

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    Java正则表达式初学者指南

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    geekori

    2008-05-10

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    Java的泛型是类型擦除的

    泛型可以减少强制类型的转换,可规范集合的元素类型,还可以提高代码的安全性和可读性,正是因为有了这些优点,自从Java引入泛型之后,项目的编码规则上便多了一条,优先使用泛型.

    Java泛型(Generic)的引入加强了参数类型的安全性,减少了类型的转换,它与C++中的模板templates比较类似....

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    范大脚脚

    2017-11-22

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  • 遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二为例) 文章目录遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二为例)1.遥感影像获取2.遥感数据预处理(影像融合)3.遥感影像批量...

    遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)

    这篇文章分享一下遥感影像语义分割数据集的制作。从原始图像开始,经过影像融合等一系列步骤,生成自己的原图+标签形式的数据集。


    1.遥感影像获取

    ​ 本文中数据下载自中中国资源卫星应用中心(本文的高分数据不共享),网站内含有付费和部分免费的数据共大家下载,具有高分系列卫星、资源系列卫星等遥感影像数据。

    2.遥感数据预处理(影像融合)

    ​ 以高分系列为例,影像数据压缩包内有高分辨率影像和多光谱影像。可以融合形成高分辨率多光谱的影像。具有较高的空间分辨率也具有多光谱的特征。利用ENVI进行图像融合的方法如下所示:

    融合方法适用范围
    IHS 变换纹理改善,空间保持较好。光谱信息损失较大大,受波段限制。
    Brovey 变换光谱信息保持较好,受波段限制。
    乘积运算对大的地貌类型效果好,同时可用于多光谱与高光谱的融合。
    PCA 变换无波段限制,光谱保持好。第一主成分信息高度集中,色调发生较大变化。
    GS改进了 PCA 中信息过分集中的问题,不受波段限制,较好的保持空间纹理信息,尤其能高保真保持光谱特征。专为最新高空间分辨率影像设计,能较好保持影像的纹理和光谱信息。

    ​ 具体方法:

    1. 在ENVI的Toolbox中打开Image Sharpening/Gram-Schmidt Pan Sharpening,选择自己的高分辨率影像和低分辨率影像(多光谱),单击OK。
    2. 在 Pan Sharpening Parameters 面板中,选择传感器类型(Sensor):Unknown,重采样方法(Resampling):Cubic Convolution,以及输出格式。

    3.遥感影像批量裁剪

    ​ 在制作遥感影像数据集中,必不可少的就是遥感影像的批量裁剪到统一的尺寸。本文中的方法是从栅格影像(tif格式)的裁剪具体代码如下:

    import gdal
    import os
    def read_img(filename):
        dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
    
        im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数
        im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数
    
        im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵
        im_proj = dataset.GetProjection()  # 地图投影信息
        im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height)  # 将数据写成数组,对应栅格矩阵
    
        del dataset
        return im_proj, im_geotrans, im_data
    
    def write_img(filename, im_geotrans, im_data):
            # gdal数据类型包括
            # gdal.GDT_Byte,
            # gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
            # gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64
    
            # 判断栅格数据的数据类型
            if 'int8' in im_data.dtype.name:
                datatype = gdal.GDT_Byte
            elif 'int16' in im_data.dtype.name:
                datatype = gdal.GDT_UInt16
            else:
                datatype = gdal.GDT_Float32
    
            # 判读数组维数
            if len(im_data.shape) == 3:
                im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
            else:
                im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape
    
                # 创建文件
            driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")  # 数据类型必须有,因为要计算需要多大内存空间
            dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    
            dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
    
            if im_bands == 1:
                dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据
            else:
                for i in range(im_bands):
                    dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
    
            del dataset
    
    # 有两个文件夹bj-5 bj-dx
    # 每个文件夹下有4副影像 
    # 遍历每个影像
    # 按需修改
    area_list = ['bj-5','bj-dx']
    index_list = ['01','02','03','04']
    for m in area_list:
        for k in index_list:
            #图片的路径
            p = "/home/kun/tif/" + m + "/" +  k +".tif"
            #读取图片
            im_proj,im_geotrans,im_data = read_img(p)
            #获取图片的宽、高、通道
            channel,width,height = im_data.shape
            for i in range(width//451):       #451修改为自己需要的宽
             for j in range(height//451):     #451修改为自己需要的高
                     cur_img = im_data[:,i*451:(i+1)*451,j*451:(j+1)*451]
                     #保存图片的命名格式(可以自己修改
                     write_img('/home/kun/cup-end/{}/{}_{}_{}.tif'.format(m,k,i,j), im_geotrans, cur_img)
    
    

    4.栅格格式影像转JPG格式

    ​ 裁剪完的影像格式仍为栅格格式,语义分割需要的是JPG格式的图像。具体的转换代码如下:

    import numpy as np
    import os
    from PIL import Image
    from osgeo import gdal
    
    
    def readTif(imgPath, bandsOrder=[3, 2, 1]):
        """
        读取GEO tif影像的前三个波段值,并按照R.G.B顺序存储到形状为【原长*原宽*3】的数组中
        :param imgPath: 图像存储全路径
        :param bandsOrder: RGB对应的波段顺序,如高分二号多光谱包含蓝,绿,红,近红外四个波段,RGB对应的波段为3,2,1
        :return: R.G.B三维数组
        """
        dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly)
        cols = dataset.RasterXSize
        rows = dataset.RasterYSize
        data = np.empty([rows, cols, 3], dtype=float)
        for i in range(3):
            band = dataset.GetRasterBand(bandsOrder[i])
            oneband_data = band.ReadAsArray()
            data[:, :, i] = oneband_data
        return data
    
    
    def stretchImg(imgPath, resultPath, lower_percent=0.5, higher_percent=99.5):
        """
        #将光谱DN值映射至0-255,并保存
        :param imgPath: 需要转换的tif影像路径(***.tif)
        :param resultPath: 转换后的文件存储路径(***.jpg)
        :param lower_percent: 低值拉伸比率
        :param higher_percent: 高值拉伸比率
        :return: 无返回参数,直接输出图片
        """
        RGB_Array = readTif(imgPath)
        band_Num = RGB_Array.shape[2]
        JPG_Array = np.zeros_like(RGB_Array, dtype=np.uint8)
        for i in range(band_Num):
            minValue = 0
            maxValue = 255
            # 获取数组RGB_Array某个百分比分位上的值
            low_value = np.percentile(RGB_Array[:, :, i], lower_percent)
            high_value = np.percentile(RGB_Array[:, :, i], higher_percent)
            temp_value = minValue + (RGB_Array[:, :, i] - low_value) * (maxValue - minValue) / (high_value - low_value)
            temp_value[temp_value < minValue] = minValue
            temp_value[temp_value > maxValue] = maxValue
            JPG_Array[:, :, i] = temp_value
        outputImg = Image.fromarray(np.uint8(JPG_Array))
        outputImg.save(resultPath)
    
    
    def Batch_Convert_tif_to_jpg(imgdir, savedir):
        # 获取文件夹下所有tif文件名称,并存入列表
        file_name_list = os.listdir(imgdir)
        for name in file_name_list:
            # 获取图片文件全路径
            img_path = os.path.join(imgdir, name)
            # 获取文件名,不包含扩展名
            filename = os.path.splitext(name)[0]
            savefilename = filename + ".jpg"
            # 文件存储全路径
            savepath = os.path.join(savedir, savefilename)
            stretchImg(img_path, savepath)
            print("图片:【", filename, "】完成转换")
        print("完成所有图片转换!")
    
    
    # 主函数,首先调用
    if __name__ == '__main__':
        area_list = ['bj-5','bj-dx','pds-and-jn']
        for i in area_list:
            imgdir = r"/home/kun/cup-end/" + i # tif文件所在的【文件夹】
            savedir = r"/home/kun/cup-end-jpg/" + i  # 转为jpg后存储的【文件夹】
            
            Batch_Convert_tif_to_jpg(imgdir, savedir)
    

    5.用labelme制作图像标签

    ​ 众所周知,应用很广泛的一所标注工具叫做labelme,接下来介绍labelme环境搭建以及labelme的使用。

    首先需要安装并配置好anaconda。打开anaconda prompt(Anaconda命令行)。输入以下指令:

    conda create -n labelme python=3.6
    

    待创建完成后,激活labelme环境

    conda activate labelme
    

    安装labelme环境

    pip install labelme
    

    安装完成后,在labelme环境下输入

    labelme
    

    即可打开labelme标注工具。具体的标注、json格式文件的转换等操作参考:labelme使用教程

    6.制作txt文档(统计训练集、验证集的图片名)

    批量修改图片的文件名

    具体修改代码如下:

    import os
    import re
    import sys
    
    # 图片的路径
    file_list = os.listdir('/home/qun/json_jpg')
    #用于命名
    k=0
    currentpath = os.getcwd()
    os.chdir('/home/qun/json_jpg')
    for i in range(0,len(file_list)):
        if(file_list[i][-4:] == 'json'):
            last_name  = file_list[i]
            # 千张图片%04 万张图片%05....
            os.rename(file_list[i],str(("%04d" % (i)))  + '.json')
            for k in range(0,len(file_list)):
                if ((file_list[k][-3:] == 'jpg') & (file_list[k][0:-4] == last_name[0:-5])):
                    os.rename(file_list[k],str(("%04d" % (i)))  + '.jpg')
                    print(file_list[k] + 'finsh')
        print(file_list[i]+ 'finsh')
    os.chdir(currentpath)
    sys.stdin.flush()
    

    读取文件名到txt文档

    import os
    
    # 图片的路径
    file_path = '/home/qun/torch-deeplabv3/pytorch-deeplab-xception-master/Waste2021/JPEGImages'
    
    list = os.listdir(file_path)
    
    path_name = []
    for i in list:
        path_name.append(i.split('.')[0])
    for j in range(0,len(path_name)):
        # txt文档的路径
        with open('/home/qun/torch-deeplabv3/pytorch-deeplab-xception-master/Waste2021/ImageSets/Segmentation/trainval.txt','a') as f:
            f.write(path_name[j] + '\n')
            print(path_name[j])
        f.close()
    

    到此为止,制作数据集大概步骤以及相关的python代码已经展示完毕。希望对大家有帮助

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  • n = end # 确保找到的是符合要求的,过小不是车牌 if end - start > 10: # 分割 char = gray_1[1:height, start - 5:end + 5] # 保存分割结果到文件 cv2.imwrite(output_path+'/' + str(num) + '.jpg',char) num+=1...
  • 我希望我的python函数分割一个句子(输入)并将每个单词存储在一个列表中。我当前的代码将句子拆分,但不将单词存储为列表。我该怎么做?12345678910def split_line(text):# split the textwords = text.split()# for ...
  • python中怎么把字符串变成列表

    千次阅读 2020-11-30 13:24:26
    python中怎么把字符串变成列表
  • SQL字符串分割多行

    2022-01-13 16:11:49
    按分号将字符串分割为多行,填充下拉列表 SQL实现脚本 SELECT b.T FROM( SELECT CONVERT(XML,'<n>'+REPLACE(REPLACE('HY-107860;HY-107871;HY-109816;HY-109824;HY-109826;HY-113868;HY-2169',';',.
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  • 自己制作语义分割语义分割数据集

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 16:42:48
    制作语义分割数据集大致需要(1)使用labelme对数据进行标注,生成对应图片的json格式。(2)执行label下的labelme_json_to_dataset.py文件,生成图片对应文件夹。(3)通过第二步生成的文件夹,生成语义图片。(4)...
  • 量化投资常用技能——绘图篇3前言黄金分割线视觉上的0.382和视觉上的0.618统计上的0.382和统计上的0.618划定黄金分割线分割的范围绘制黄金分割线欢迎大家关注我们我们的抖音:金融观察(JRGC8888) 前言 之前的...

空空如也

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