??【專欄：數據集整理】?? 之【有效拒絕假數據】

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?? 如果文章對你有幫助、歡迎一鍵三連

我這里對其代碼做分析和使用說明：

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這里是原作者代碼鏈接，感謝原作者PeppaPeppaPeppa

文章目錄

• • 📔 .gnt 轉換 .png 教程如下
  • 📕 gnt2png.py 文件代碼
  • 📗 HWDB1.1數據集 .gnt格式數據快速獲取途徑如下

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📔 .gnt 轉換 .png 教程如下

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項目目錄結構如下：

• 請點擊這個鏈接 查看 ——alz 文件解壓 方法 教程，If you need…
• 或者 瀏覽最下方 HWDB1.1數據集 .gnt格式數據快速獲取途徑，后臺回復，即可直接獲取 gnt 文件

運行命令：

python gnt2png.py

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📕 gnt2png.py 文件代碼

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只需替換 train_data_dir 和 test_data_dir 的路徑即可運行

import os import numpy as np import struct from PIL import Image # data文件夾存放轉換后的.png文件 data_dir = 'data' # 路徑為存放數據集解壓后的.gnt文件 train_data_dir = os.path.join('', 'wordDatas/trn_gnt') test_data_dir = os.path.join('', 'wordDatas/tst_gnt')def read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):def one_file(f):header_size = 10while True:header = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=header_size)if not header.size: breaksample_size = header[0] + (header[1] << 8) + (header[2] << 16) + (header[3] << 24)tagcode = header[5] + (header[4] << 8)width = header[6] + (header[7] << 8)height = header[8] + (header[9] << 8)if header_size + width * height != sample_size:breakimage = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=width * height).reshape((height, width))yield image, tagcodefor file_name in os.listdir(gnt_dir):if file_name.endswith('.gnt'):file_path = os.path.join(gnt_dir, file_name)with open(file_path, 'rb') as f:for image, tagcode in one_file(f):yield image, tagcodechar_set = set() for _, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')char_set.add(tagcode_unicode) char_list = list(char_set) char_dict = dict(zip(sorted(char_list), range(len(char_list)))) print(len(char_dict)) print("char_dict=", char_dict)import picklef = open('char_dict', 'wb') pickle.dump(char_dict, f) f.close() train_counter = 0 test_counter = 0 for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')im = Image.fromarray(image) # 路徑為data文件夾下的子文件夾，train為存放訓練集.png的文件夾dir_name = 'data/train/' + '%0.5d' % char_dict[tagcode_unicode]print(dir_name)if not os.path.exists(dir_name):os.mkdir(dir_name)im.convert('RGB').save(dir_name + '/' + str(train_counter) + '.png')print("train_counter=", train_counter)train_counter += 1 print('Train transformation finished ...') for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=test_data_dir):tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')im = Image.fromarray(image) # 路徑為data文件夾下的子文件夾，test為存放測試集.png的文件夾dir_name = 'data/test/' + '%0.5d' % char_dict[tagcode_unicode]if not os.path.exists(dir_name):os.mkdir(dir_name)im.convert('RGB').save(dir_name + '/' + str(test_counter) + '.png')print("test_counter=", test_counter)test_counter += 1 print('Test transformation finished ...')

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📗 HWDB1.1數據集 .gnt格式數據快速獲取途徑如下

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• 我下載 HWDB1.1數據之后，把里面的 alz 格式的訓練數據 壓縮包，進行解壓之后得到 內部 .gnt 文件；

搜索關注本博客同名公號，公號后臺，回復

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【 20201101 】 獲取本博文中的 HWDB1.1數據集解壓后的 gnt 文件云盤下載鏈接，下載之后，便可以直接使用上面代碼 把 .gnt 轉換 .png格式：

20201101

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Game Over ，感謝三連

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的HWDB1.1数据集 | 手写汉字数据集 |.gnt 转换 .png格式图片| 【❤️有效转换❤️】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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