二、代码实现深度学习道路训练样本数据的制作(代码部分详解)——重复工作+多次返工的血泪史

通过第一部分操作arcgis制作了一部分样本数据
分辨率与原相片保持一致
为6060*6060
具体如图所示：

而我们深度学习一般使用的分辨率是1024和512的
这两个数字都无法整除6060
因此我在这里选择裁剪成606

代码参考了这篇博文
感谢大佬！
我在这里进行了稍稍的调整
因为我想保留原图的格式
因此我的代码如下

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2import os
# Cutting the input image to h*w blocks
heightCutNum = 10;
widthCutNum = 10;

# The folder path of input and output
inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/train/"
outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/clip/"

for f in os.listdir(inPath):
    path = inPath + f.strip()    
    print(path)    
    img = cv2.imread(path)     
    #print(outPath + str(1) + str(2) + f.strip())   
    # The size of each input image    
    height = img.shape[0]    
    width = img.shape[1]        
    # The size of block that you want to cut    
    heightBlock = int(height / heightCutNum)    
    widthBlock = int(width / widthCutNum)
    for i in range(0,heightCutNum):        
        for j in range(0,widthCutNum):            
        	cutImage = img[i*heightBlock:(i+1)*heightBlock, j*widthBlock:(j+1)*widthBlock]            		
        	savePath = outPath + str(i) + str(j) + f.strip()            
        	cv2.imwrite(savePath,cutImage)
print("finish!")  

这个代码是直接输入你想把图片分割的块数
这个办法比直接按照某一个大小来设置更好
以后想修改就可以直接改啦
非常方便
输出结果为：

图片也是各自对应的
但是这里有个问题
存在大量纯黑的图片
如何筛选掉纯黑的图片还需要解决

那么就在得到图片之后判断通道的值即可
这里参考了这篇文章
这个方法需要不同的库
from  PIL import Image

# 判断是否为全黑图
hands_mask = Image.open(hands_mask_path)
r, g, b = hands_mask.getextrema()
if r[1] == 0 and g[1] == 0 and b[1] == 0:
    continue

还有一个检测方法是这个

# open the file with opencv
image = cv2.imread("image.jpg", 0)
if cv2.countNonZero(image) == 0:
    print("Image is black")
else:
    print("Colored image")

这两个方法都试试

这样确实可以知道这张图片是否是黑色的
但是问题是我也要把它对应的实景图删除该怎么办呢。。。
那么我先开始想的
边判断边保存就不太现实了
因为这样没办法删除对应的实景图
那么就先全部保存
在一张张删除

os.remove(filename1)

于是我对输出文件夹进行一些处理

for f in os.listdir(outPath):    
	path = outPath + f.strip()    
	img = cv2.imread(path,0)                 
	if cv2.countNonZero(img) == 0:        
		print("Image is black")        
		print(path)        
		print(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")        
		os.remove(path)        
		os.remove(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")        
print("finish!")  

这样会出现一个问题
报错，找不到
Traceback (most recent call last):
File “c:/Users/Administrator/Desktop/DeepGlobe-Road-Extraction-link34-py3/clip.py”, line 45, in
os.remove(path)
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘C:/Users/Administrator/Desktop/t/00d21_sat.tif’

这是因为我先开始读取的是整个文件夹图片列表
但是我在这里把sat原图删除了，这样他在按顺序读取时无法读取到这张图片就会报错
因此需要对代码加入
python若图片不存在则跳过这一步骤
代码如下

for f in os.listdir(outPath):    
	path = outPath + f.strip()    
	if not os.path.exists(path):        
		continue;        
	img = cv2.imread(path,0)                 
	if cv2.countNonZero(img) == 0:        
		print("Image is black")        
		print(path)        
		print(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif")        
		os.remove(path)        
		os.remove(outPath + f.strip()[0:6] + "sat.tif") 
 

但这样做其实不太保险
因为若是你的文件名不是标准形式该怎么办
为了使代码更完美
我这里读取文件名的前缀而不采用上面的方法
这里修改一下为这样：

for f in os.listdir(outPath):    
 path = outPath + f.strip()    
 if not os.path.exists(path):        
  continue;        
 img = cv2.imread(path,0)                 
 if cv2.countNonZero(img) == 0:        
  print("Image is black")        
  print(path)        
  path2=f.strip().split("_")        
  print(outPath +path2[0] + "_sat.tif")        
  os.remove(path)        
  os.remove(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
 

这样输出的都是我们需要删除的图片啦
把上面两个步骤合在一起总代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 4 16:50:20 2022
@author:Laney_Midorycsdn:Laney_Midory
"""
import cv2
import os
# Cutting the input image to h*w blocks
heightCutNum = 10;
widthCutNum = 10;
# The folder path of input and output
inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/train/"
#inPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/test/"
outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/clip/"
#outPath = "C:/Users/Administrator/Desktop/t/"

for f in os.listdir(inPath):
	path = inPath + f.strip()    
	print(path)    
	img = cv2.imread(path)     
	#print(outPath + str(1) + str(2) + f.strip())   
    	# The size of each input image    
    	height = img.shape[0]    
    	width = img.shape[1]        
    	# The size of block that you want to cut    
    	heightBlock = int(height / heightCutNum)    
    	widthBlock = int(width / widthCutNum)
    
   	for i in range(0,heightCutNum):
		for j in range(0,widthCutNum):            
			cutImage = img[i*heightBlock:(i+1)*heightBlock, j*widthBlock:(j+1)*widthBlock]            
			savePath = outPath + str(i) + str(j) + f.strip()            
			cv2.imwrite(savePath,cutImage)

for f in os.listdir(outPath):    
	path = outPath + f.strip()    
	if not os.path.exists(path):        
		continue;        
	img = cv2.imread(path,0)                 
	if cv2.countNonZero(img) == 0:        
		print("Image is black")        
		print(path)        
		path2=f.strip().split("_")        
		print(outPath +path2[0] + "_sat.tif")        
		os.remove(path)        
		os.remove(outPath +path2[0] + "_sat.tif")
print("finish!")  

这样就可以输出有信息的样本啦！