txt2npy

txt2npy

import os
import sys
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR)
sys.path.append(BASE_DIR)
import numpy as np

#anno_paths = [line.rstrip() for line in open(os.path.join(BASE_DIR, 'meta/anno_paths.txt'))]
#anno_paths = [os.path.join(indoor3d_util.DATA_PATH, p) for p in anno_paths]

data_filelists = [line.rstrip() for line in open('/media/david/8TB数据盘/VITTK/pointnet(add_model)/data/KITTI_RAW_DATA/file_list.txt')]

output_folder = os.path.join(ROOT_DIR, 'data/KITTI_RAW_DATA/npy') 
if not os.path.exists(output_folder):
    os.mkdir(output_folder)

# Note: there is an extra character in the v1.2 data in Area_5/hallway_6. It's fixed manually.
for anno_path in data_filelists:
    print(anno_path)

    elements = anno_path.split('.')
    out_filename = elements[-2] + '.npy' 
    data = np.loadtxt(anno_path)
    data[...,-1].astype(int)
    np.save(out_filename, data)

### 安装与配置 为了复现 Depth Anything Model V2 并生成 `.npy` 文件,需按照指定流程完成环境搭建和数据处理工作。安装过程涉及获取项目源码以及设置依赖项: 可以通过如下命令克隆仓库并安装所需库[^1]: ```bash git clone https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2.git cd Depth-Anything-V2 pip install -r requirements.txt ``` ### 数据准备与预处理 对于深度学习模型而言,在执行预测之前通常需要准备好输入图像,并对其进行必要的预处理操作。这可能涉及到调整图片尺寸、归一化像素值等步骤。 假设已经拥有待测图像文件 `input_image.png` ,则可利用 Python 脚本加载该图像并对之进行适当转换以便于后续推理阶段使用。 ### 使用模型进行推断 一旦完成了上述准备工作,则可以根据官方文档中的指导来调用训练好的模型来进行前向传播计算,从而获得对应的深度图估计结果。具体实现方式取决于框架本身的设计;一般情况下会提供相应的 API 或者命令行工具用于简化此过程。 下面是一个简单的例子展示如何通过 PyTorch 加载预训练权重并保存输出为 NumPy 数组格式(`.npy`): ```python import torch from PIL import Image import numpy as np from torchvision.transforms import functional as F from models.depth_anything_v2 import DepthAnythingV2 # 假设这是模型定义所在的模块路径 def preprocess(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') transform = F.Compose([ F.Resize((384, 384)), # 根据实际情况修改大小 F.ToTensor(), F.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) return transform(img)[None] device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = DepthAnythingV2().to(device) checkpoint = torch.load("path/to/checkpoint.pth", map_location=device) # 替换为你自己的 checkpoint 路径 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) model.eval() with torch.no_grad(): input_tensor = preprocess("input_image.png").to(device) output = model(input_tensor) np.save("output_depth.npy", output.squeeze().cpu().numpy()) ``` 这段代码展示了从读取图像到最终得到 `.npy` 文件整个过程中所必需的关键步骤。需要注意的是实际应用时应当依据具体的API接口文档做相应调整。
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