使用 python 将 cv2.calcHist 保存到 CSV 文件中的单个单元格中

Saving a cv2.calcHist into a single cell in a CSV file using python

我正在使用 python 开发一个项目,我需要保存正在检测的人物的属性,例如衣服、衣服颜色和检测直方图。我希望将每个 属性 保存到一个 单个 单元格中,以便每一行代表一个检测。

现在我希望有人能告诉我如何最好地将直方图数组保存到 单个 单元格中。 这可能吗?

您需要确定一种格式,以便可以轻松读回。以下方法首先为 3 行数据创建一些随机直方图数据。它首先写入一个header。接下来,它使用 np.array2string() 函数将每个直方图转换为文本。它使用 ; 分隔符,以免与其他值的标准 , 混淆。然后它会删除所有不需要的空格和换行符,因此生成的二维数组位于一行上。然后它使用标准 csv.writer() 来写入行。

然后我将展示如何再次读回数据并将其转换回 numpy 数组:

import numpy as np
import csv
import ast
import sys

# Create some data and histograms to save
row = [(0, "Tops", "maroon"), (1, "Socks", "blue"), (2, "Shirts", "white")]
hists = [np.random.randint(0, 20, size=(3, 10), dtype=np.int32) for _ in range(3)]

with open('output.csv', 'w', newline='') as f_output:
    csv_output = csv.writer(f_output)
    csv_output.writerow(['index', 'type', 'colour', 'hist'])
    
    for item, hist in zip(row, hists):
        hist_text = np.array2string(hist, separator=';', threshold=sys.maxsize).replace(' ','').replace('\n', '')
        csv_output.writerow([*item, hist_text])

# To read it back from the CSV into a numpy array
with open('output.csv') as f_input:
    csv_input = csv.reader(f_input)
    header = next(csv_input)
    
    for index, type, colour, hist_text in csv_input:
        print(index, type, colour)
        hist = np.array(ast.literal_eval(hist_text.replace(';', ',')), dtype=np.int32)
        print(hist)

所以这会给你 output.csv 包含类似的东西:

index,type,colour,hist
0,Tops,maroon,[[12;6;9;10;2;7;10;8;0;4];[16;10;5;16;15;17;7;14;2;4];[18;17;11;10;19;15;1;1;2;8]]
1,Socks,blue,[[15;5;4;7;18;12;9;5;6;14];[11;6;12;1;2;11;11;15;0;12];[9;11;7;2;14;18;8;13;15;17]]
2,Shirts,white,[[11;17;12;9;2;13;19;5;10;14];[16;16;3;8;5;8;6;0;18;15];[5;7;2;4;16;5;11;17;9;19]]

读回时,它会显示:

0 Tops maroon
[[12  6  9 10  2  7 10  8  0  4]
 [16 10  5 16 15 17  7 14  2  4]
 [18 17 11 10 19 15  1  1  2  8]]
1 Socks blue
[[15  5  4  7 18 12  9  5  6 14]
 [11  6 12  1  2 11 11 15  0 12]
 [ 9 11  7  2 14 18  8 13 15 17]]
2 Shirts white
[[11 17 12  9  2 13 19  5 10 14]
 [16 16  3  8  5  8  6  0 18 15]
 [ 5  7  2  4 16  5 11 17  9 19]]