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clean_IAM.py
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8
import os
import sys
from PIL import Image
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import hw_utils
def main():
# Ruta del archivo de configuración, pasada por argumentos o por defecto "./config.json".
if len(sys.argv) == 1:
print("Execution without arguments, config file by default: ./config.json")
config_file=str('./config.json')
elif len(sys.argv) == 2:
print("Execution with arguments, config file:" +str(sys.argv[1]))
config_file = str(sys.argv[1])
else:
print()
print("ERROR")
print("Wrong number of arguments. Execute:")
print(">> python3 clean_IAM.py [path_config_file]")
exit(1)
# Cargamos el archivo de configuración
try:
data = json.load(open(config_file))
except FileNotFoundError:
print()
print("ERROR")
print("No such config file : " + config_file)
exit(1)
# Si el directorio destino no existe, se crea.
if not os.path.exists(str(data["general"]["processed_data_path"])):
os.mkdir(str(data["general"]["processed_data_path"]))
# Lista con todos los ficheros del directorio.
lstDir = os.walk(str(data["general"]["raw_data_path"]))
# Se leen del csv los nombres de las imagenes aptas.
df = pd.read_csv(str(data["general"]["csv_path"]), sep=",",index_col="index")
df = df.loc[:, ['image']]
lstIm = df.as_matrix()
# Recorremos el directorio donde estan almacenadas las imagenes de la IAM.
for root, dirs, files in lstDir:
for file in files:
(name, ext) = os.path.splitext(file)
# Comprobamos si el fichero está en el array de imagenes aptas.
if name in lstIm:
# Se ejecuta la función "scale_invert"
hw_utils.scale_invert(str(root)+str("/")+str(name+ext),
str(data["general"]["processed_data_path"])+str(name+ext),int(data["general"]["height"]),int(data["general"]["width"]))
if __name__ == "__main__":
main()