Windows、Linux





```python
# -*- coding: UTF8 -*-
import os
import time
def TimeStampToTime(timestamp):
    timeStruct = time.localtime(timestamp)
    return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', timeStruct)
def get_FileCreateTime(filePath):
    # '''获取文件的创建时间'''
    # filePath = unicode(filePath,'utf8')
    t = os.path.getctime(filePath)
    return TimeStampToTime(t)
def get_FileModifyTime(filePath):
    # '''获取文件的修改时间'''
    # filePath = unicode(filePath, 'utf8')
    t = os.path.getmtime(filePath)
    return TimeStampToTime(t)
def get_FileAccessTime(filePath):
    # '''获取文件的访问时间'''
    # filePath = unicode(filePath, 'utf8')
    t = os.path.getatime(filePath)
    return TimeStampToTime(t)
def get_FileSize(filePath):
    # '''获取文件的大小,结果保留两位小数，单位为MB'''
    # filePath = unicode(filePath,'utf8')
    fsize = os.path.getsize(filePath)
    fsize = fsize / float(1024 * 1024)
    return round(fsize, 2)
if __name__ == '__main__':
    path = r"D:\Desktop\实际图每隔30分钟\kevin_picture_alg_need_collect"
    print(get_FileCreateTime(path))
    print(get_FileModifyTime(path))
    print(get_FileAccessTime(path))
    print(get_FileSize(path))
```

Python 获取文件或者文件夹的修改日期 获取文件的修改时间、访问时间、创建时间、大小占用

参考：https://www.zhihu.com/question/26930016






# 1 、 普通的装饰器

不影响函数本身的执行功能，在函数执行的时候额外做一些其他的事情：

```python
import logging
def use_logging(func):  # 传入函数对象
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.warning("%s is running k" % func.__name__)  # 做一些装饰器的工作
        return func(*args, **kwargs)  # 返回函数对象执行结果
    return wrapper  # 返回函数
def bar():
    print("i am bar")
bar = use_logging(bar)  # 返回的是一个函数对象
bar()
```

通过@语法糖，装饰器可以很漂亮地给函数用上，增加程序的可读性：

```python
import logging
def use_logging(func):  # 传入函数对象
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.warning("%s is running k" % func.__name__)  # 做一些装饰器的工作
        return func(*args, **kwargs)  # 返回函数对象执行结果
    return wrapper  # 返回函数
@use_logging
def bar():
    print("i am bar")
@use_logging
def foo():
    print("i am foo")
bar()
```

# 2 、 带参数的装饰器

对原有参数再包装了一次：
```python
import logging
def use_logging(level):  # 传入函数对象
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if level == "warning":
                logging.warning("%s is running k" % func.__name__)  # 做一些装饰器的工作
            return func(*args, **kwargs)  # 返回函数对象执行结果
        return wrapper
    return decorator  # 返回函数
@use_logging(level="warning")
def bar():
    print("i am bar")
bar()
```

# 3 、 类装饰器

```python
class Foo():
    def __init__(self, func):
        self._func = func
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("class decorator running")
        self._func()
        print("class decorator end")
@Foo
def bar():
    print("i am bar")
bar()
```

# 4 、functools.wraps

在之前的装饰器，为函数装上了装饰器后函数的元信息丢失（如`__name__`），functools.wraps可以让装饰器不改变函数的元信息。

```python
from functools import wraps
def logged(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("was called")
        return func(*args, **kwargs)  # 返回函数对象执行结果
    return wrapper  # 返回函数
@logged
def bar():
    print("i am bar")
    return "HHHH"
print(bar.__name__)
print(bar())
```

Python 的装饰器是什么 如何使用

Python





```python
import cv2
class DataConvert():
    """
    表达方式 说明
    x1,y1,x2,y2 (x1,y1)为左上角坐标，(x2,y2)为右下角坐标
    x1,y1,w,h (x1,y1)为左上角坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度
    xc,yc,w,h (xc,yc)为目标区域中心坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度 COCO标注
    """
    def __init__(self):
        pass
    @staticmethod
    def cvtx0y0whTox1y1x2y2(x0, y0, w, h, imgShape):
        # "0.530921 0.666667 0.622368 0.666667"=>(167, 169, 639, 507)
        # labelme 的COCO标注格式就是 中心点x+中心点y+宽+高 （归一化的）
        # 此函数出来的就是 左上点  右下点  （未归一化的）
        height, width, c = imgShape
        x1, y1, x2, y2 = int((x0 - w * 0.5) * width), \
                         int((y0 - h * 0.5) * height), \
                         int((x0 + w * 0.5) * width), \
                         int((y0 + h * 0.5) * height)
        return x1, y1, x2, y2
    @staticmethod
    def cvtx1y1x2y2Tox0y0wh(x1, y1, x2, y2, imgShape):
        # (167, 169, 639, 507)=>"0.530921 0.666667 0.622368 0.666667"
        # 左上点  右下点  （未归一化的） => 中心点x+中心点y+宽+高 （归一化的）
        height, width, c = imgShape
        x0, y0, w, h = (x1 + x2) / 2 / width, (y1 + y2) / 2 / height, (x2 - x1) / width, (y2 - y1) / height,
        return x0, y0, w, h
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("jg02387.jpg")
    shape = img.shape
    x1, y1, x2, y2 = DataConvert.cvtx0y0whTox1y1x2y2(0.530921, 0.666667, 0.622368, 0.666667, shape)
    print(x1, y1, x2, y2)
    print(DataConvert.cvtx1y1x2y2Tox0y0wh(x1, y1, x2, y2, shape))
```

labelme COCO格式数据 与 左上角右下角格式数据 相互转化

1 、 为一个文件夹的图片改变文件名称




```python
import os
prefix = input("前缀\n")
startNumber = input("开始的数字\n")
father = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai3"
for k, fileName in enumerate(os.listdir(father), int(startNumber)):
    if fileName.endswith("jpg"):
        os.rename(os.path.join(father, fileName), os.path.join(father, prefix + str(k).zfill(5) + ".jpg"))
```

2 、 已经为一些图片标注，然后利用标注清除一个文件夹中没有带labels的图片

```python 
import os
images = r"D:\Desktop\jinggai\images"
labels = r"D:\Desktop\jinggai\labels"
imgFileNameList = os.listdir(images)
labelFileNameList = os.listdir(labels)
for fileName in imgFileNameList:
    if fileName.endswith(".jpg"):
        if fileName[:-4] + ".txt" not in labelFileNameList:
            os.remove(os.path.join(images, fileName))
    else:
        os.remove(os.path.join(images, fileName))
print("当前图片剩余多少张==>", len(imgFileNameList))
print("当前图片标注剩余多少个文件==>", len(labelFileNameList), labelFileNameList)
```

3、 使用算法服务标注数据，将label结果写入到一个文件夹中

```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import requests
import cv2
imgpath = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai"
labelspath = r"D:\Desktop\jinggai\labels"
class DataConvert():
    """
    表达方式 说明
    x1,y1,x2,y2 (x1,y1)为左上角坐标，(x2,y2)为右下角坐标
    x1,y1,w,h (x1,y1)为左上角坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度
    xc,yc,w,h (xc,yc)为目标区域中心坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度 COCO标注
    """
    def __init__(self):
        pass
    @staticmethod
    def cvtx0y0whTox1y1x2y2(x0, y0, w, h, imgShape):
        # "0.530921 0.666667 0.622368 0.666667"=>(167, 169, 639, 507)
        # labelme 的COCO标注格式就是 中心点x+中心点y+宽+高 （归一化的）
        # 此函数出来的就是 左上点  右下点  （未归一化的）
        height, width, c = imgShape
        x1, y1, x2, y2 = int((x0 - w * 0.5) * width), \
                         int((y0 - h * 0.5) * height), \
                         int((x0 + w * 0.5) * width), \
                         int((y0 + h * 0.5) * height)
        return x1, y1, x2, y2
    @staticmethod
    def cvtx1y1x2y2Tox0y0wh(x1, y1, x2, y2, imgShape):
        # (167, 169, 639, 507)=>"0.530921 0.666667 0.622368 0.666667"
        # 左上点  右下点  （未归一化的） => 中心点x+中心点y+宽+高 （归一化的）
        height, width, c = imgShape
        x0, y0, w, h = (x1 + x2) / 2 / width, (y1 + y2) / 2 / height, (x2 - x1) / width, (y2 - y1) / height,
        return x0, y0, w, h
files = os.listdir(imgpath)
for file in files:
    filep = os.path.join(imgpath, file)
    res = requests.post(url="http://172.18.43.32:8012/alg_analyse_bytes/",
                        files={"file": open(filep, "rb")}).json()
    labelfile = os.path.join(labelspath, file[:-4] + ".txt")
    if len(res["data"]) != 0:
        img = cv2.imread(filep)
        shape = img.shape
        for data in res["data"]:
            bboxs0 = data["bbox"]
            bboxs0 = list(map(int, bboxs0))
            poss = DataConvert.cvtx1y1x2y2Tox0y0wh(*bboxs0, shape)
            poss = list(map(lambda x: str(round(x, 6)), poss))
            open(labelfile, "a+").write("0 " + " ".join(poss) + "\r\n")
```

4、每张图都必有labels的前提下，让图片文件夹文件数量和label文件夹文件数量一致。

```python
import os
images = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai_nano\images"
labels = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai_nano\labels"
imgFileNameList = os.listdir(images)
labelFileNameList = os.listdir(labels)
for fileName in imgFileNameList:
    if fileName.endswith(".jpg"):
        if fileName[:-4] + ".txt" not in labelFileNameList:
            os.remove(os.path.join(images, fileName))
    else:
        os.remove(os.path.join(images, fileName))
imgFileNameList = os.listdir(images)
labelFileNameList = os.listdir(labels)
for fileName in labelFileNameList:
    if fileName.endswith(".txt"):
        if (fileName[:-4] + ".jpg" not in imgFileNameList) or (len(str(open(os.path.join(labels, fileName), "r").readlines())) < 7):
            os.remove(os.path.join(labels, fileName))
    else:
        os.remove(os.path.join(labels, fileName))
imgFileNameList = os.listdir(images)
labelFileNameList = os.listdir(labels)
print("当前图片剩余多少张==>", len(imgFileNameList))
print("当前图片标注剩余多少个文件==>", len(labelFileNameList), labelFileNameList)
```

5、有图片和对应的xml标注：

将图片全部改名，重写到另外一个文件夹；

将对应的xml标注文件改名；

```python
import os
import traceback
import cv2
import numpy as np
prefix = input("前缀\n")
startNumber = input("开始的数字\n")
father = r"D:\fireandsmoke\images"
father_labels = r"D:\fireandsmoke\annotations"
for k, fileName in enumerate(os.listdir(father), int(startNumber)):
    try:
        img = cv2.imdecode(np.fromfile(os.path.join(father, fileName), dtype=np.uint8), 1)  # img是矩阵
        cv2.imwrite(os.path.join(r"D:\fireandsmoke\tarimg", prefix + str(k).zfill(5) + ".jpg"), img)
        os.rename(os.path.join(father_labels, fileName.split(".")[0] + ".xml"),
                  os.path.join(father_labels, prefix + str(k).zfill(5) + ".xml"))
    except:
        traceback.print_exc()
```

6、 xml标记文件转COCO的txt文件。

```python
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
xmldir = r"D:\fireandsmoke\annotations"
txtdir = r"D:\fireandsmoke\labels"
classes = ['fire']  # 标签名
def convert_annotation(img_id_filename):
    image_id = img_id_filename[:-4]  # xml文件的文件名，不带后缀
    in_file = open(os.path.join(xmldir, '%s.xml' % (image_id), ), encoding='UTF-8')  # 打开xml
    out_file = open(os.path.join(txtdir, '%s.txt' % (image_id), ), 'w')  # 最终写入txt文件，这里打开
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    size_width = int(size.find('width').text)  # 图片宽
    size_height = int(size.find('height').text)  # 图片高
    for obj in root.iter('object'):  # 遍历标记
        difficult = obj.find('difficult').text  # 是否是难样本
        cls = obj.find('name').text  # 标签分类名
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:  # 需要是想要的标签+需要不是难样本
            continue
        cls_id = classes.index(cls)  # COCO里面的第一个数字表示是第几类
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = [float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text)]  # 注意这里顺序
        if size_width == 0 or size_height == 0:
            print("不合理的图，程序会删除这张图", image_id)
            in_file.close()
            os.remove(os.path.join(xmldir, '%s.xml' % (image_id)))
            continue
        # 标注越界修正
        if b[0] > size_width:
            b[0] = size_width
        if b[1] > size_width:
            b[1] = size_width
        if b[2] > size_height:
            b[2] = size_height
        if b[3] > size_height:
            b[3] = size_height
        txt_data = [((b[0] + b[1]) / 2.0 - 1) / size_width, ((b[2] + b[3]) / 2.0 - 1) / size_height,
                    (b[1] - b[0]) / size_width, (b[3] - b[2]) / size_height]
        txt_data = list(map(lambda x: round(x, 6), txt_data))
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in txt_data]) + '\n')
    in_file.close()
    out_file.close()
def getClsName():
    clsSet = set()
    xmllist = os.listdir(xmldir)
    for img_id in xmllist:
        img_id_filename = img_id
        image_id = img_id_filename[:-4]  # xml文件的文件名，不带后缀
        in_file = open(os.path.join(xmldir, '%s.xml' % (image_id), ), encoding='UTF-8')  # 打开xml
        tree = ET.parse(in_file)
        root = tree.getroot()
        for obj in root.iter('object'):  # 遍历标记
            cls = obj.find('name').text  # 标签分类名
            clsSet.add(cls)
        in_file.close()
    print(clsSet)
# imglist = os.listdir(imgdir)
# xmllist = os.listdir(xmldir)
# # 测试图片是否损坏
# for img_id in imglist:
#     try:
#         cv2img = cv2.imread(os.path.join(imgdir, img_id))
#     except:
#         os.remove(os.path.join(imgdir, img_id))
if __name__ == '__main__':
    xmllist = os.listdir(xmldir)
    for img_id in xmllist:
        convert_annotation(img_id)
```

Python 目标检测 数据清洗与标注 常用程序记录

windows 10 Python 使用 requests出现报错：





```
  File "D:\Miniconda3\lib\ssl.py", line 500, in wrap_socket
    return self.sslsocket_class._create(
  File "D:\Miniconda3\lib\ssl.py", line 997, in _create
    raise ValueError("check_hostname requires server_hostname")
ValueError: check_hostname requires server_hostname
```

解决方法：

把 VPN 关了就行了。

ValueError: check_hostname requires server_hostname

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。