最近参加了中兴的算法大赛,然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般,理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别,通过和其他人换照片,采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集,每个数据集有二十四张照片,所以人工分文件夹几乎不可能。
偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例,感觉稍加改进,就能进行批量地分类。因为数据集的命名都是很有规律的,例如男_无眼镜_白口罩_无帽子_面。这样的命名非常利于分类。要求是将男女分类,有无眼镜分类,有无口罩分类,有无帽子分类。所以我想到利用C++中的string类型里面有find函数。但是也正是这个函数让我栽了跟头。一开始想当然地以为find函数就是查找到指定字符串返回1,未查找到指定字符串则返回0。因为这个坑,一直没法实现想要的结果。后来通过各种折腾吧(后知后觉,sigh...)发现自己理解错了find函数,其实这个函数是未找到指定字符串就返回-1,找到返回指定字符串的位置。
后来经过一番改动,最初的按照照片名字进行 图片分类的程序完成了。
#include
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#include
#include
#include
/*
WChar2Ansi,
readImgNamefromFile函数
来源:《OpenCV图像处理编程实例》
*/
using namespace std;
// LPCWSTR转string
std::string WChar2Ansi(LPCWSTR pwszSrc)
{
int nLen = WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, pwszSrc, -1, NULL, 0, NULL, NULL);
if (nLen <= 0) return std::string("");
char* pszDst = new char[nLen];
if (NULL == pszDst) return std::string("");
WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, pwszSrc, -1, pszDst, nLen, NULL, NULL);
pszDst[nLen - 1] = 0;
std::string strTemp(pszDst);
delete[] pszDst;
return strTemp;
}
// 利用winWIN32_FIND_DATA读取文件下的文件名
void readImgNamefromFile(char* fileName, vector &imgNames)
{
// vector清零 参数设置
imgNames.clear();
WIN32_FIND_DATA file;
int i = 0;
char tempFilePath[MAX_PATH + 1];
char tempFileName[50];
// 转换输入文件名
sprintf_s(tempFilePath, "%s/*", fileName);
// 多字节转换
WCHAR wstr[MAX_PATH] = { 0 };
MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, tempFilePath, -1, wstr, sizeof(wstr));
// 查找该文件待操作文件的相关属性读取到WIN32_FIND_DATA
HANDLE handle = FindFirstFile(wstr, &file);
if (handle != INVALID_HANDLE_VALUE)
{
FindNextFile(handle, &file);
FindNextFile(handle, &file);
// 循环遍历得到文件夹的所有文件名
do
{
sprintf(tempFileName, "%s", fileName);
imgNames.push_back(WChar2Ansi(file.cFileName));
imgNames[i].insert(0, tempFileName);
i++;
} while (FindNextFile(handle, &file));
}
FindClose(handle);
}
int main()
{
// 设置读入图像序列文件夹的路径
char* fileName = "G:\\desktop\\1\\112-92\\";
std::vector imgNames;
// 获取对应文件夹下所有文件名
readImgNamefromFile(fileName, imgNames);
// 遍历对应文件夹下所有文件名
for (int i = 0; i < imgNames.size(); i++)
{
cv::Mat img = cv::imread(imgNames[i]);
if (!img.data)
return -1;
/* 可添加图像处理算法code*/
string male="男";
string noglass = "无眼镜";
string nokouzhao = "无口罩";
string nohat = "无帽子";
//std::cout << imgNames[i];
if (imgNames[i].find(male) != -1)
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\sex\\1\\";
temp = std::to_string(i);
string addname=temp+".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename,img);
//存放到男生的文件夹
}else
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\sex\\0\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//cv::imwrite("G:\\desktop\\classify\\sex\\0\\", img);
//存放到女生的文件夹
}
if (imgNames[i].find(noglass)!=-1)
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\glass\\0\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到无眼镜的文件夹
} else
{
cout << " " << " " << imgNames[i] << " ";
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\glass\\1\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到有眼镜的文件夹
}
if (imgNames[i].find(nokouzhao) !=-1)
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\kouzhao\\0\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到无口罩的文件夹
}else
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\kouzhao\\1\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到口罩的文件夹
}
if (imgNames[i].find(nohat) != -1)
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\hat\\0\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到没帽子的文件夹中
}else
{
string temp;
string filename = "G:\\desktop\\classify\\hat\\1\\";
temp = std::to_string(i);
string addname = temp + ".jpg";
filename.append(addname);
cv::imwrite(filename, img);
//存放到帽子的文件夹中
}
cv::imshow("im", img);
cv::waitKey(0);
}
return 0;
}