python人脸识别算法中的训练数据怎么准备、怎么读取_【PYTHON练习题】筛选提取人脸识别测试结果...

一个人脸识别研究小组对若干名学生做了人脸识别的测试，将测试结果与被测试者的现场照片组合成文件名，写到了一个文件 dir_100.txt 中，每行是一个文件名的信息，示例如下：

['1709020621', '0']_116.jpg

['1709020621']_115.jpg

['1770603107', '1770603105', '0', '0']_1273.jpg

文件名各部分含义如下：

[‘识别出学号1’，‘ 识别出学号2’,…,‘0表示检测到人脸但未识别出人’]_照片的顺序编号.jpg

测试过程中，一个学生可能被抓拍到多张照片中，所以会在多个文件名中被识别，学号出现在多个文件名中；一张照片中，可能有多个人脸，但有些分辨率不够而识别不出来，文件名位置用‘0’代替学号。

使用字典和列表型变量进行数据分析，最终获取实际参加测试的学生人数和人均被测次数。

(1)读入 dir_300.txt 文件的内容，处理每一行文件名信息。将文件名中的学号内容以列表形式保存，丢掉‘0’的字串；照片的顺序编号作为字典的关键字，学号列表作为字典的值。转换后，显示字典中的每行信息，示例如下：

116:1709020621

115:1709020621

117:1709020621

1273: 1770603107,1770603105

(2)将该字典中的学号提取出来，构造另一个字典，以学号作为字典的关键字，累计学号出现的次数，将累计值作为字典的值。格式示例如下：

1709020621:3

1770603107:1

1770603105:1

(3)累计字典中关键字的个数，即为实际参加测试的学生人数；累加每个关键字对应的值，即为所有学号测试次数；与实际测试人数之比，即为人均被测次数。将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上，示例如下：

实际参加测试的人数是：1024

人均被测次数是：2.7

【解题思路】

这是一个实际问题，解决问题的方法有实际的推广意义。问题的关键是要完成数据提取，然后才是分析统计

文件的读写，打开关闭是基础

读入文件要进行字符串的处理，按行，分割成列表

数据提取：先取得文件里的有效内容，转换成列表，利用列表的切片，提取出照片编号和学号，放到字典picd里

第二步数据分析，需要先从字典里把学号提取出来，为了便于统计每个学号被测的次数，再建一个字典idd

idd字典的键是学号，所以字典的len就是参加测试的人数

为了计算平均测试次数，需要累计每个学号被测的次数，最后除以参加测试人数就得到结果

from collections import Counter

s_id = [] # 学号总列表

q1 = "(1)读入 dir_300.txt 文件的内容,处理每一行文件名信息。\n将文件名中的学号内容以列表形式保存，丢掉‘0’的字串；\n照片的顺序编号作为字典的关键字，学号列表作为字典的值。\n"

'转换后，显示字典中的每行信息，示例如下：'

q2 = "(2)将该字典中的学号提取出来，构造另一个字典，以学号作为字典的关键字，\n累计学号出现的次数，将累计值作为字典的值。格式示例如下："

q3 = "(3)累计字典中关键字的个数，即为实际参加测试的学生人数；\n累加每个关键字对应的值，即为所有学号测试次数；\n与实际测试人数之比，即为人均被测次数。\n将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上，示例如下：\r\n"

try:

file_two = open("D:\程序是练出来的\dir_300.txt", "w")

file_two.truncate() # truncate会删除文件中所有记录

file_two.seek(0) # 光标回到起始位置

file_two.write(q1) # 写入q1到dir_300.txt

print(q1)

with open("D:\程序是练出来的\dir_100.txt", "r+") as file_one:

f = file_one.readlines()

for i in f:

j = i.replace("'", "")

j = j.replace(".jpg", "")

j = j.replace("[", "")

j = j.replace("]", "")

lst = j.split("_") # 按照符号“_”分割

if lst[0] is "\n": # 上下之间数据的空行去掉

continue

lst[1] = lst[1].rstrip() # 去掉右边空字符串

s_one = lst[0].split(",") # 学号列表

for n in s_one[:]: # s_one[:]是对原始s_one列表的一个拷贝，是一个新的list，我们遍历新的list，而删除原始的list中的元素，既不会引起索引溢出，最后又能够得到想要的最终结果。

if int(n) is 0:

s_one.remove(n) # 删除列表中的0元素

else:

s_id.append(int(n)) # 学号汇总到总学号列表

print(lst[1] + ":" + ",".join(s_one)) # lst[1] 文件号

file_two.write(lst[1] + ":" + ",".join(s_one)+"\r\n")

c = Counter(s_id)

print(q2)

file_two.write(q2)

k = c.most_common(len(c)) # 找出全部元素从大到小的元素频率以及对应的次数。

for o in k:

print(str(o[0]) + " " + str(o[1]))

file_two.write(str(o[0]) + " " + str(o[1])+"\r\n")

print(q3)

file_two.write(q3)

print("实际参加测试的人数:" + str(len(c)) + "人")

file_two.write("实际参加测试的人数:" + str(len(c)) + "人"+"\r\n")

print("学号总共测试次数:" + str(len(s_id)))

file_two.write("学号总共测试次数:" + str(len(s_id))+"\r\n")

print("人均测试次数是:"+"{:.2f}".format(len(s_id)/len(c)))

file_two.write("人均测试次数是:"+"{:.2f}".format(len(s_id)/len(c))+"\r\n")

finally:

file_one.close()

ltb6w2017(vx).jpg

写入D盘文件的内容效果如下:

ltb6w2017[vx].jpg