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【PYTHON练习题】筛选提取人脸识别测试结果

【PYTHON练习题】筛选提取人脸识别测试结果

作者: 小象解答编程练习题 | 来源:发表于2019-05-28 05:26 被阅读0次

    一个人脸识别研究小组对若干名学生做了人脸识别的测试,将测试结果与被测试者的现场照片组合成文件名,写到了一个文件 dir_100.txt 中,每行是一个文件名的信息,示例如下:

    ['1709020621', '0']_116.jpg

    ['1709020621']_115.jpg

    ['1770603107', '1770603105', '0', '0']_1273.jpg

    文件名各部分含义如下:

    [‘识别出学号1’,‘ 识别出学号2’,…,‘0表示检测到人脸但未识别出人’]_照片的顺序编号.jpg

    测试过程中,一个学生可能被抓拍到多张照片中,所以会在多个文件名中被识别,学号出现在多个文件名中;一张照片中,可能有多个人脸,但有些分辨率不够而识别不出来,文件名位置用‘0’代替学号。

    使用字典和列表型变量进行数据分析,最终获取实际参加测试的学生人数和人均被测次数。

    (1)读入 dir_300.txt 文件的内容,处理每一行文件名信息。将文件名中的学号内容以列表形式保存,丢掉‘0’的字串;照片的顺序编号作为字典的关键字,学号列表作为字典的值。转换后,显示字典中的每行信息,示例如下:

    116:1709020621

    115:1709020621

    117:1709020621

    1273: 1770603107,1770603105

    (2)将该字典中的学号提取出来,构造另一个字典,以学号作为字典的关键字,累计学号出现的次数,将累计值作为字典的值。格式示例如下:

    1709020621:3

    1770603107:1

    1770603105:1

    (3)累计字典中关键字的个数,即为实际参加测试的学生人数;累加每个关键字对应的值,即为所有学号测试次数;与实际测试人数之比,即为人均被测次数。将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上,示例如下:

    实际参加测试的人数是:1024

    人均被测次数是:2.7

    【解题思路】

    1. 这是一个实际问题,解决问题的方法有实际的推广意义。问题的关键是要完成数据提取,然后才是分析统计

    2. 文件的读写,打开关闭是基础

    3. 读入文件要进行字符串的处理,按行,分割成列表

    4. 数据提取:先取得文件里的有效内容,转换成列表,利用列表的切片,提取出照片编号和学号,放到字典picd里

    5. 第二步数据分析,需要先从字典里把学号提取出来,为了便于统计每个学号被测的次数,再建一个字典idd

    6. idd字典的键是学号,所以字典的len就是参加测试的人数

    7. 为了计算平均测试次数,需要累计每个学号被测的次数,最后除以参加测试人数就得到结果

    from collections import Counter
    
    s_id = []  # 学号总列表
    q1 = "(1)读入 dir_300.txt 文件的内容,处理每一行文件名信息。\n将文件名中的学号内容以列表形式保存,丢掉‘0’的字串;\n照片的顺序编号作为字典的关键字,学号列表作为字典的值。\n"
    '转换后,显示字典中的每行信息,示例如下:'
    q2 = "(2)将该字典中的学号提取出来,构造另一个字典,以学号作为字典的关键字,\n累计学号出现的次数,将累计值作为字典的值。格式示例如下:"
    q3 = "(3)累计字典中关键字的个数,即为实际参加测试的学生人数;\n累加每个关键字对应的值,即为所有学号测试次数;\n与实际测试人数之比,即为人均被测次数。\n将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上,示例如下:\r\n"
    try:
        file_two = open("D:\程序是练出来的\dir_300.txt", "w")
        file_two.truncate()  # truncate会删除文件中所有记录
        file_two.seek(0)  # 光标回到起始位置
        file_two.write(q1)  # 写入q1到dir_300.txt
    
        print(q1)
        with open("D:\程序是练出来的\dir_100.txt", "r+") as file_one:
            f = file_one.readlines()
            for i in f:
                j = i.replace("'", "")
                j = j.replace(".jpg", "")
                j = j.replace("[", "")
                j = j.replace("]", "")
                lst = j.split("_")  # 按照符号“_”分割
                if lst[0] is "\n":  # 上下之间数据的空行去掉
                    continue
                lst[1] = lst[1].rstrip()  # 去掉右边空字符串
                s_one = lst[0].split(",")  # 学号列表
                for n in s_one[:]:  # s_one[:]是对原始s_one列表的一个拷贝,是一个新的list,我们遍历新的list,而删除原始的list中的元素,既不会引起索引溢出,最后又能够得到想要的最终结果。
                    if int(n) is 0:
                        s_one.remove(n)  # 删除列表中的0元素
                    else:
                        s_id.append(int(n))  # 学号汇总到总学号列表
                print(lst[1] + ":" + ",".join(s_one))  # lst[1] 文件号
                file_two.write(lst[1] + ":" + ",".join(s_one)+"\r\n")
        c = Counter(s_id)
        print(q2)
        file_two.write(q2)
        k = c.most_common(len(c))  # 找出全部元素从大到小的元素频率以及对应的次数。
        for o in k:
            print(str(o[0]) + " " + str(o[1]))
            file_two.write(str(o[0]) + " " + str(o[1])+"\r\n")
        print(q3)
        file_two.write(q3)
        print("实际参加测试的人数:" + str(len(c)) + "人")
        file_two.write("实际参加测试的人数:" + str(len(c)) + "人"+"\r\n")
        print("学号总共测试次数:" + str(len(s_id)))
        file_two.write("学号总共测试次数:" + str(len(s_id))+"\r\n")
        print("人均测试次数是:"+"{:.2f}".format(len(s_id)/len(c)))
        file_two.write("人均测试次数是:"+"{:.2f}".format(len(s_id)/len(c))+"\r\n")
    finally:
        file_one.close()
    
    ltb6w2017(vx).jpg

    写入D盘文件的内容效果如下:


    ltb6w2017[vx].jpg

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