CUlane数据集缩减
时间: 2025-03-01 20:42:03 浏览: 51
### 缩减CUlane数据集的方法
#### 数据筛选策略
对于CUlane数据集,可以通过设定特定条件来筛选样本,从而实现数据量的缩减。常见的筛选标准包括图像质量、天气状况、光照条件等。通过这种方式可以保留最具代表性的子集。
- **按标签数量过滤**:可以根据每张图片中存在的车道线数目进行筛选,去除那些不符合预期标注数目的样本[^1]。
- **基于场景复杂度选取**:优先保存包含更多变化因素(如交叉路口、阴影区域)的画面,而舍弃简单背景下的重复案例[^2]。
#### 工具和技术支持
Python编程语言及其丰富的库提供了强大的功能来进行此类操作:
- 使用`Pandas`处理CSV文件中的元数据;
- 利用`OpenCV`读取和预览图像;
- 借助`Shutil`模块复制选定文件到新位置形成精简版数据集。
下面是一个简单的脚本示例,展示如何根据自定义规则挑选合适的图片并移动至目标目录:
```python
import pandas as pd
import shutil
from pathlib import Path
# 加载csv文件作为DataFrame对象
df = pd.read_csv('annotations.csv')
# 定义选择条件,比如只选有三条及以上车道的情况
selected_rows = df[df['lanes_count'] >= 3]
for index, row in selected_rows.iterrows():
src_path = f"data/images/{row.image_name}"
dst_dir = "filtered_dataset/"
# 创建目的地文件夹如果不存在的话
Path(dst_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
try:
shutil.copy(src_path, dst_dir)
print(f"Copied {src_path} to {dst_dir}")
except FileNotFoundError:
print(f"{src_path} not found.")
```
此代码片段展示了基本框架,实际应用时可能还需要考虑更多的细节调整以适应具体需求。
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