提取mat标注文件中的关键点数量并输出到csv和txt文件（shanghaiTech数据集）

    关于shanghaiTech的介绍，可以看我之前的写的博客（https://blog.youkuaiyun.com/johnhamtom/article/details/104481186?spm=1001.2014.3001.5501）
    这里采用的文件结构如下图所示，其中images存放图片，ground_truth存放对应的标注文件：

    参考CSRNet的官方源码(https://github.com/leeyeehoo/CSRNet-pytorch)中的make_dataset.py可以得知，读取mat标注文件并获取其点坐标的代码如下：

mat = io.loadmat(img_path.replace('.jpg','.mat').replace('images','ground_truth').replace('IMG_','GT_IMG_'))
gt = mat["image_info"][0,0][0,0][0] #gt为用列表存储的点坐标对

    知道如何获取mat文件的点坐标后，直接批量读取mat文件，并在读取的时候记录关键点数量和图片名称即可，一些说明写在了注释中，代码如下：

import scipy.io as io
import glob
from image import *
import pandas as pd


# 设置根目录地址
root = r'.\Shanghai'
# 根据根目录地址合成图片地址
part_A_train