在 Python 中提取多个图像文件名中的细节并将它们添加为数据集的标签答案

【问题标题】：Extract details in multiple image filenames in Python and add them as labels for a dataset在 Python 中提取多个图像文件名中的细节并将它们添加为数据集的标签
【发布时间】：2018-10-05 03:48:40
【问题描述】：

我有一个包含 1300 个 .JPEG 文件的文件夹，所有这些文件的文件名都按特定顺序排列。

每个文件名的顺序是 category_count_randomString.JPEG。举个例子，下面是文件夹中的一张图片：

13_2_5jdf.JPEG 其中 13 是类别，2 是图像中该类别的计数，后跟随机字符串。

我希望能够：

从每个文件名中提取两个类别并将它们分配为标签（然后构建 CNN 模型）和
从每个文件名中提取类别计数，并将它们分配给向量/数组。

目前，我刚刚使用 glob 函数加载了图像（还没有作为数组）。

import glob

data = '/Users/Data'

images = glob.glob(data+'/*.JPEG')

我是编码新手，因此我正在寻找能够提供“防白痴”编码行的人，我可以将其合并到我的笔记本中以完成这项工作。

【问题讨论】：

你想怎么加载图片。一个numpy数组？
你可以在文件名上使用.split('_')，用下划线分割它们——这会给你一个包含三个字符串的数组，其中包含下划线分割的东西。
例如category, count, end = '13_2_5jdf.JPEG'.split('_') 将设置 category = '13'、count = '2' 和 end = '5jdf.JPEG'。您还可以查看 os.path 模块以拆分 JPEG 扩展名（如果需要），还可以拆分路径并从路径字符串中删除前面的文件夹。
@adamconkey 是的，作为一个 numpy 数组。这是我在将其拆分为 x_train 和 y_train 之前必须转换的代码： x = np.array([np.array(Image.open(fname)) for fname in images])
@AlexanderReynolds 这是一个好的开始。但是我如何在 1300 张图片上循环播放呢？

标签： python extract filenames

【解决方案1】：

您可以使用os 获取数据目录中所有文件的列表，并使用split 命令获取文件名中的信息：

import os

data_path = "/Users/Data"

categories = []
counts = []
rand_strs = []

for img_filename in os.listdir(data_path):
    if img_filename.endswith(".JPEG"):
        category, count, rand_str = img_filename.split('.')[0].split('_')
        categories.append(category)
        counts.append(int(count))
        rand_strs.append(rand_str)

然后每个列表的索引都相同，例如，如果您想知道类别 13 有多少计数，您可以这样做

category_idx = categories.index('13')
print "Category %s has %d elements" % (categories[category_idx], counts[category_idx])

【讨论】：

感谢您的帮助！所以我粘贴了整个代码并在'for'命令之后的第一行得到一个错误“没有足够的值来解压（预期为 3，得到 1）”。你知道这是怎么回事吗？抱歉，我完全是个菜鸟。
如果您的文件格式如您所说的 CATEGORY_COUNT_RAND.jpeg，那么'.' 上的split 应该给出['CATEGORY_COUNT_RAND', 'jpeg'] 的列表，然后它采用第一个元素并在'_' 上拆分这应该会给你一个包含三个元素的列表：['CATEGORY', 'COUNT', 'RAND']
该目录中的所有文件都具有这种格式吗？如果没有，那么上面的代码将中断。我可以进一步检查该目录中是否至少所有 JPEG 文件都满足这种格式。
就是这样。全部 1300 个。但奇怪的是，我收到了这个错误。你知道这可能是什么原因造成的吗？
@halfer 很公平，我同意你的说法，我只知道我可以回答这个问题，因为我一直在做这种事情。