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CV之FE：基于TF進(jìn)行FE——去除異常(被損壞)圖像 和單通道圖像

輸出結(jié)果

去除了異常(被損壞)圖像 、單通道圖像

設(shè)計(jì)思路

1、

部分代碼實(shí)現(xiàn)

import tensorflow as tf
from glob import glob
import os

……


def glob_all(dir_path):
    pic_list = glob(os.path.join(dir_path, '*.jpg'))
    inside = os.listdir(dir_path)
    for dir_name in inside:
        if os.path.isdir(os.path.join(dir_path, dir_name)):
            pic_list.extend(glob_all(os.path.join(dir_path, dir_name)))
    return pic_list


def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('-p', '--dir-path', default='data/')
    return parser.parse_args()

if __name__ == '__main__':
    #1、引入logging模塊來記錄信息，日志級(jí)別為INFO
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    #2、引入argparse模塊實(shí)現(xiàn)命令行操作
    args = parse_args()
    #3、遞歸取出dir_path下所有jpg文件，包括子文件夾的jpg文件
    all_pic_list = glob_all(args.dir_path)
    #4、for循環(huán)實(shí)現(xiàn)依次刪除異常圖片(包括損壞、非三通道)
    for i, img_path in enumerate(all_pic_list):
        try:

            ……

        except Exception:
            #檢測(cè)到異常就刪掉圖片
            logging.warning('%s has broken. Delete it.' % img_path)
            #logging.error(traceback.format_exc())
            os.remove(img_path)