sys模块与shutil模块

本文介绍了使用Python进行文件及目录的基本操作,包括复制、权限修改、状态信息复制等,并展示了如何利用Python内置的shutil模块来压缩和解压文件。此外,还涉及了使用shelve模块进行简单的数据持久化存储。
#coding=utf-8
import sys
## sys.argv #从命令行获取参数
import shutil
#文件、文件夹、压缩包、处理模块
f1 = open("test.txt")
f2 = open("test2.txt","wb")
#shutil.copyfileobj(f1,f2)
shutil.copyfile("test.txt","test2.txt")
shutil.copymode()#拷贝权限
shutil.copystat()#拷贝文件信息
shutil.copytree()#拷贝目录
shutil.rmtree()#删除目录
shutil.make_archive('文件名或路径','format格式','目标文件目录')#压缩
import zipfile

z = zipfile.ZipFile("one.zip",'w')  #压缩
z.write('test.txt')
z.close()

z = zipfile.ZipFile("one.zip",'r')  #解压
z.extractall()
z.close()

import shelve
d = shelve.open('mytest')
info = ["qa","b"]
d["info"] = info
d.get("info")

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qiangayz/p/8563867.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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