pythonである文字列以下の行をCSV形式で保存したい
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前提・実現したいこと
YOLOv3、COCOデータセットを用いて、動画を検知させました。
動画の各フレームにおいて、どのオブジェクトが何個検知されたかを知るため、
下のようなテキストデータ*の中から、Objects:以下の行を抜き出し、
"""
bird: 30% (left_x: 877 top_y: 426 width: 157 height: 81)
bird: 27% (left_x: 874 top_y: 435 width: 158 height: 94)
-> bird,30,877,426,157,81,bird,874,435,158,94
"""
のようにCSV形式で書き換えることを実現したいです。
pythonで行おうと考えておりますが、まず何から検索すればいいかもわからず、
よろしければ、有効な関数やメソッド等、アドバイスをいただければ幸いです。
何卒、よろしくお願いいたします。
*テキストデータ
Demo
net.optimized_memory = 0
batch = 1, time_steps = 1, train = 0
seen 64
video file: E:/videos/hoge.mp4
Video stream: 1280 x 960
Objects:
FPS:0.0
cvWriteFrame
Objects:
bird: 30% (left_x: 877 top_y: 426 width: 157 height: 81)
bird: 27% (left_x: 874 top_y: 435 width: 158 height: 94)
FPS:44.7
cvWriteFrame
Objects:
bird: 30% (left_x: 877 top_y: 425 width: 153 height: 86)
FPS:45.1
cvWriteFrame
Objects:
...補足情報
Python 2.7.17
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checkベストアンサー
+1
正規表現を使って値を必要な抜き出すした後に、pandasを使って CSVに書き出すとよいのではないでしょうか
import pandas as pd
import re
from pprint import pprint
# ファイル読み込み
with open('data.txt') as f:
text = f.read()
# 正規表現を使ってデータを抜き出す
pattern = r'^bird:\s*(\d*).*left_x:\s*(\d*).*top_y:\s*(\d*).*width:\s*(\d*).*height:\s*(\d*).*$'
pat = re.compile(pattern, flags=re.MULTILINE)
data = []
for match in pat.finditer(text):
data.append({'bird':int(match.group(1)),
'left_x':int(match.group(2)),
'top_y':int(match.group(3)),
'width':int(match.group(4)),
'height':int(match.group(5))})
pprint(data)
#[{'bird': 30, 'height': 81, 'left_x': 877, 'top_y': 426, 'width': 157},
# {'bird': 27, 'height': 94, 'left_x': 874, 'top_y': 435, 'width': 158},
# {'bird': 30, 'height': 86, 'left_x': 877, 'top_y': 425, 'width': 153}]
# DataFrame化
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# bird left_x top_y width height
#0 30 877 426 157 81
#1 27 874 435 158 94
#2 30 877 425 153 86
# csvに書き出す
df.to_csv('output.csv')【追加】
frame number 集計部を追加したサンプル
import pandas as pd
import re
from pprint import pprint
# ファイル読み込み
with open('data.txt') as f:
text = f.read()
# 正規表現を使ってデータを抜き出す
pattern = r'^bird:\s*(\d*).*left_x:\s*(\d*).*top_y:\s*(\d*).*width:\s*(\d*).*height:\s*(\d*).*$'
pat = re.compile(pattern, flags=re.MULTILINE)
data = []
for match in pat.finditer(text):
data.append({'bird':int(match.group(1)),
'left_x':int(match.group(2)),
'top_y':int(match.group(3)),
'width':int(match.group(4)),
'height':int(match.group(5))})
pprint(data)
#[{'bird': 30, 'height': 81, 'left_x': 877, 'top_y': 426, 'width': 157},
# {'bird': 27, 'height': 94, 'left_x': 874, 'top_y': 435, 'width': 158},
# {'bird': 30, 'height': 86, 'left_x': 877, 'top_y': 425, 'width': 153}]
# DataFrame化
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# bird left_x top_y width height
#0 30 877 426 157 81
#1 27 874 435 158 94
#2 30 877 425 153 86
# 以下を追加
# 再度ループを回してObjects:行をカウント
count = 0
frame_number = []
for line in text.split():
if line.startswith('Objects:'):
count = count + 1
if line.startswith('bird:'):
frame_number.append(count)
df['frame_number'] = frame_number
print(df)
# bird left_x top_y width height frame_number
#0 30 877 426 157 81 2
#1 27 874 435 158 94 2
#2 30 877 425 153 86 3
# csvに書き出す
df.to_csv('output.csv')投稿
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直截的に作ってみました。スマートではありません。
input_str = [
"bird: 30% (left_x: 877 top_y: 426 width: 157 height: 81)",
"bird: 27% (left_x: 874 top_y: 435 width: 158 height: 94)"
]
output_str = []
for line in input_str:
splitted = line.split()
output_str.append(splitted[0][:-1])
output_str.append(int(splitted[1][:-1]))
output_str.append(int(splitted[3]))
output_str.append(int(splitted[5]))
output_str.append(int(splitted[7]))
output_str.append(int(splitted[9][:-1]))
print(output_str)
#結果
#['bird', 30, 877, 426, 157, 81, 'bird', 27, 874, 435, 158, 94]投稿
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2020/01/21 12:18
大変詳しくご回答いただきありがとうございます。
データの整理にはPandasが有効であるということ、
またreモジュールの使い方や、このケースでの正規表現の方法について、
大変勉強になりました。
誠にありがとうございました。
欲を言えば、
読み込み行までに出てきた「Objects:」という文字列の回数を、
新たな列「frame_number」としてdataに加えたいのですが、
何か有効な手段はございますでしょうか。
質問ばかりで大変恐縮ですが、
よろしければご指導いただけますと幸いです。
何卒よろしくお願いいたします。
2020/01/22 01:41
一応サンプル追加しました
2020/01/22 13:31
早速ご回答いただきありがとうございます。
別途ループで集計してから列を付け足せばよかったのですね、
サンプルまで追加いただき、誠にありがとうございます。
頭ではやりたいことがわかっていてもなかなか実現ができなかったのですが、
いただいたコードをみるとすごくシンプルにまとまっていて、
このように考えたらいいのかと、大変勉強になりました。
まさに自分のやりたいことが実現されました。
何から何まで、本当にありがとうございました。