将字符串格式、图像和 Label 的数据转换为列表 / numpy 数组

Question

我正在使用模仿学习来教汽车如何在 Gazebo 中驾驶。 我使用来自汽车上的摄像头馈送的图像作为数据，并将该帧的相应速度命令用作其 label。

我将 python 脚本中的所有这些数据保存到一个文本文件中，它的格式为“[[image]], dtype=uint8), ['velcmd1', ... 'velcmd6']，还有更多条目遵循与第一个相同的格式，如下所示。

"[[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],       ...,       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ['0.295245', '0.0', '0.0', '0.0', '0.0', '0.0']]", "[[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],

我需要将其从字符串格式转换为两种各自的数据类型，一种作为表示图像的数组，另一种作为列表，即 label。 我已经能够通过一些丑陋的 string.split() 和 string.replace() 将两者分开，并且我已经能够将 label 转换为格式，其类型打印在下面：

[0.295245, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
<class 'list'>

我通过使用 ast.literal_eval() 评估 label 的字符串来做到这一点。

对于图像，我可以将其转换为以下格式：

[[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], ..., [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]
<class 'str'>

但是，它仍然是一个字符串，并且 ast.literal_eval() 会引发 Malformed String ValueError。 我在这里尝试了最后两种解决方案Malformed String ValueError ast.literal_eval() with String representation of Tuple

相反，我尝试手动创建一个数组，然后 append 将该数组的值提供给

['0, 0, 0, ..., 0, 0, 0', '0, 0, 0, ..., 0, 0, 0', '0, 0, 0, ..., 0, 0, 0', '..., 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0', '0, 0, 0, ..., 0, 0, 0', '0, 0, 0, ..., 0, 0, 0']
<class 'list'>

但是，现在各个条目是字符串，而不是 arrays 本身。

当我过去训练神经网络时，图像数据的形式是：

[[ 32  31  30 ... 100 101 103]
[ 30  30  30 ... 100 101 103]
[ 30  30  31 ... 101 101 102]
...
[ 34  34  32 ...  87  87  87]
[ 30  30  29 ... 100 100  98]
[ 30  29  30 ... 100  99 100]]
<class 'numpy.ndarray'>

如何将文本文件中的图像原始字符串转换为最终形式？

注意：训练数据并非全为 0（黑色），它只是被二值化，所以显示的条目是黑色的。

Answer 1

我找到的用于跟踪图像标签的解决方案：只有 6 个不同的标签，因此我没有尝试将图像保存在 label 旁边的某个地方，而是为每个 label 创建了六个不同的文件夹。 然后，如果 velcmd1 是输出图像的 label，我将它与将用 velcmd1 标记的所有其他图像一起放入文件夹中。

我正在使用：

cv.imwrite(path+uniqueidentifier, img)

这样就不需要为每个图像跟踪特定的 label。 它们只是在六个文件夹中组合在一起，因此不会因将图像强制为字符串而导致数据丢失。

Answer 2

您的解决方案有效，因为每个图像只有一个 label。 如果每个文件需要多个标签，则必须将相同的图像放在多个文件夹中，这会很快占用磁盘空间。

作为替代方案，您可以创建一个将标签与图像文件的路径相关联的数据库。 然后，您仍然可以将图像直接保存为.png 、 .jpeg等，并具有与之关联的标签。