python - 循环图像，保存ID名称并将其相应地存储在数据框中

Question

你好，

简介:

我正在尝试设置一个 Pandas 数据框以将多个离散化学值连接到多个图像。这比我目前的水平略高一点，所以我希望能在这里得到一些帮助。

到目前为止我得到了什么:

我目前从提供的数据表中切出两列，如下所示。

现在我这里有 1688 个数据点，并且有 1225 个大小为 10x10x4 (RGBA) 的图像要与之关联。 (1225,10,10,4) Uint8

这些图像在第 1 列中都具有相同的 Sample_ID 名称。我的目标是运行一个循环，从文件夹中取出图像，将它们展平并 reshape 为 300x1，然后将它们存储在第 3 列中根据 Sample_ID 检查。这意味着正确的图像必须对应于正确的 Sample_ID。

我已经在网上和此处的 stackoverflow 上进行了搜索。我已经从这里尝试了 4 种不同的循环图像功能，但并没有给我预期的结果。

到目前为止，我最好的选择似乎是使用 glob 将其全部放入一个 numpy 文件中。但我肯定需要一个循环函数，将图像与相应的 id 和 Ni 值链接起来。

关于如何加载图像并存储其 ID 值以便与现有数据框交叉引用的任何建议。

感谢您的宝贵时间。

Answer 1

假设图像 id 在其名称中并使用 matplotlib.image.imread

path = '.' # current directory
filenames = [os.path.abspath(os.path.join(path, x)) for x in os.listdir(path) if '.png' in x or '.jpg' in x]

>>> filenames
['image_0.png',
 'image_1.png',
 'image_2.png',
 'image_3.png',
 'image_4.png',
 'image_5.png',
 'image_6.png',
 'image_7.png',
 'image_8.png',
 'image_9.png']

将图像读入数据框并将它们的名称添加为一列:

from matplotlib.image import imread
images_df = pd.DataFrame([[imread(filename).flatten()] for filename in filenames], columns=['images'])
images_df['id'] = filenames
images_df['id'] = images_df['id'].apply(os.path.basename)
>>> images_df

                                              images           id
0  [0.4627451, 0.05490196, 0.8745098, 0.79607844,...  image_0.png
1  [0.20784314, 0.93333334, 0.73333335, 0.6156863...  image_1.png
2  [0.4117647, 0.3254902, 0.8784314, 0.16470589, ...  image_2.png
3  [0.8627451, 0.6862745, 0.78431374, 0.6431373, ...  image_3.png
4  [0.44705883, 0.627451, 0.57254905, 0.78431374,...  image_4.png
5  [0.7490196, 0.007843138, 0.25490198, 0.1372549...  image_5.png
6  [0.039215688, 0.14901961, 0.5882353, 0.5137255...  image_6.png
7  [0.24705882, 0.94509804, 0.1882353, 0.38039216...  image_7.png
8  [0.35686275, 0.047058824, 0.56078434, 0.062745...  image_8.png
9  [0.8, 0.23921569, 0.99607843, 0.89411765, 0.23...  image_9.png

从图片中提取id:

>>> images_df['id'] = images_df['id'].str.split('.').str[0]
0    image_0
1    image_1
2    image_2
3    image_3
4    image_4
5    image_5
6    image_6
7    image_7
8    image_8
9    image_9
Name: id, dtype: object

images_df['id'] 如果Sample_ID 为1，则需要将其转换为整数。

加入数据框:

pd.merge(images_df, new_data_rdy, left_on='id', right_on='Sample_ID')