如何建网站要什么条件,中文域名注册查询官网,全球十大互联网公司排行榜,做网站的公司怎么样以AnyEdit数据集为例#xff0c;我们展示了批量读取parquet图片文件的代码#xff0c;相关数据集地址如下#xff1a; Huggingface-AnyEdit
代码如下所示#xff0c;请注意使用时应查看文件格式来适应性修改代码
import os
import pandas as pd
import io
import json
fr…以AnyEdit数据集为例我们展示了批量读取parquet图片文件的代码相关数据集地址如下 Huggingface-AnyEdit
代码如下所示请注意使用时应查看文件格式来适应性修改代码
import os
import pandas as pd
import io
import json
from tqdm import tqdm
from PIL import Image# 读取 parquet 文件
df pd.read_parquet(./data/train-00000-of-00383.parquet)# 查看第一行数据
sample_row df.iloc[0] # 获取第一行数据
print(sample_row)#--------------------------------#
# 获取data文件夹下的所有parquet文件
#--------------------------------#
parquet_dir ./data
parquet_files [f for f in os.listdir(parquet_dir) if f.endswith(.parquet)]# 创建新的文件夹来保存图片
base_output_dir ./extracted_images
os.makedirs(base_output_dir, exist_okTrue)image_dir os.path.join(base_output_dir, image_files)
edited_dir os.path.join(base_output_dir, edited_files)
visual_input_dir os.path.join(base_output_dir, visual_input_files)# 创建子文件夹
os.makedirs(image_dir, exist_okTrue)
os.makedirs(edited_dir, exist_okTrue)
os.makedirs(visual_input_dir, exist_okTrue)# 创建一个字典保存除了图像数据外的所有内容
non_image_data []#-------------------#
# 遍历所有parquet文件
#-------------------#
for parquet_file in parquet_files:file_path os.path.join(parquet_dir, parquet_file)print(fProcessing file: {file_path})# 读取 parquet 文件df pd.read_parquet(file_path)# 使用 tqdm 包装 DataFrame 的迭代器以显示进度条for index, row in tqdm(df.iterrows(), totallen(df), descfProcessing {parquet_file}):# 提取图片字节数据image_file_data row[image_file]edited_file_data row[edited_file]visual_input_data row[visual_input]# 提取除了图像列以外的其他数据row_data {image_id: row[image_id],edit_instruction: row[edit_instruction],edit_type: row[edit_type],input: row[input],output: row[output]}# 添加该行的非图像数据到字典列表中non_image_data.append(row_data)# 获取 image_id 来命名图像文件image_id row[image_id]# 确保字节数据存在for image_data, label in [(image_file_data, image_file), (edited_file_data, edited_file), (visual_input_data, visual_input)]:if isinstance(image_data, dict) and bytes in image_data:# 将字节数据转换为图片image Image.open(io.BytesIO(image_data[bytes]))# 使用 image_id 作为图像文件名image_name f{image_id}.jpg# 根据标签选择目标子文件夹if label image_file:target_dir image_direlif label edited_file:target_dir edited_direlif label visual_input:target_dir visual_input_direlse:continue # 如果标签没有匹配的跳过# 定义目标保存路径target_path os.path.join(target_dir, image_name)# 保存图片image.save(target_path)else:print(fSkipping invalid data for {label} in row {index})# 将非图像数据保存为 JSON 文件
json_file_path ./data.json
with open(json_file_path, w) as json_file:json.dump(non_image_data, json_file)print(fNon-image data saved to {json_file_path})
