JAFFE数据集处理时CSV文件全部为0

Question

#!/usr/bin/python
# coding:utf8

import cv2
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import csv

#检测人脸
def detect(img, cascade):
    rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    # scaleFactor=1.1：这个是每次缩小图像的比例，默认是1.1
    # minNeighbors=3：匹配成功所需要的周围矩形框的数目，每一个特征匹配到的区域都是一个矩形框，
    # 只有多个矩形框同时存在的时候，才认为是匹配成功，比如人脸，这个默认值是3。
    #CASCADE_SCALE_IMAGE = 2, 正常比例检测
    if len(rects) == 0:
        return []
    #数组切片
    rects[:, 2:] += rects[:, :2]
    return rects

#将级联算法加载到一个变量中
cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/bydocument/haarcascade_frontalface_alt.xml")

f = "D:/bydocument/JAFFE/"
fs = os.listdir(f)  #列出路径下所有文件和文件夹
data = np.zeros([213, 48*48], dtype=np.uint8)  #构建全0矩阵,dtype=np.uint8创建图像容器
label = np.zeros([213], dtype=int)
#print(data)
#print(len(label))
i = 0
#具体文件夹考虑
for f1 in fs:
    #print(f1) 用来检查是否全部文件夹都查询到了
    tmp_path = os.path.join(f, f1)    #每张图片的全路径 os.path.join用于以/连接路径
    #print(tmp_path[len(f):])
    #print(tmp_path)
    if not os.path.isdir(tmp_path):   #isdir判断路径是否为目录
        img = cv2.imread(tmp_path, 1)   #
        dst = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #读取图片并转化
        rects = detect(dst, cascade)
        for x1, y1, x2, y2 in rects:
            cv2.rectangle(img,(x1+10,y1+20),(x2-10,y2),(0,255,255),2)
            # 调整截取脸部区域大小
            img_roi = np.uint8([y2-(y1+20), (x2-10)-(x1+10)])
            roi = dst[y1+20:y2, x1+10:x2-10]
            img_roi = roi
            re_roi = cv2.resize(img_roi, (48,48))
            # 获得表情label
            img_label = tmp_path[len(f):]
            # print(img_label)
            if img_label == 'anger':
                label[i] = 0
            elif img_label == 'disgust':
                label[i] = 1
            elif img_label == 'fear':
                label[i] = 2
            elif img_label == 'happiness':
                label[i] = 3
            elif img_label == 'sadness':
                label[i] = 4
            elif img_label == 'surprise':
                label[i] = 5
            elif img_label == 'neutral':
                label[i] = 6
            else:
                print("get label error.......\n")

            data[i][0:48*48] = np.ndarray.flatten(re_roi)   #将图像二维像素扁平化
            i = i + 1

            # cv2.imshow("src", dst)
            # cv2.imshow("img", img)
            # if cv2.waitKey() == 32:
            #     continue

with open(r"D:/bydocument/JAFFEface.csv","w") as csvfile:   #r只读的方式打开文件,w 写入文件，文件不存在则创建新文件
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['emotions', 'pixels'])
    for i in range(len(label)):
        data_list = list(data[i])
        b = " ".join(str(x) for x in data_list)
        l = np.hstack([label[i], b])
        writer.writerow(l)

这个是其他博主对于JAFFE数据集的处理代码，我对其中标签的部分进行了一点改动，但是生成的CSV文件，不管标签还是数据依旧全部是0，希望大家能给一下意见谢谢。

Answer 1

数据集格式有问题，根据这个链接重新下载一份:The Japanese Female Facial Expression (JAFFE) Database