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    使用python批量修改XML文件中图像的depth值

    最近刚刚接触深度学习,并尝试学习制作数据集,制作过程中发现了一个问题,现在跟大家分享一下。问题是这样的,在制作voc数据集时,我采集的是灰度图像,并已经用labelimg生成了每张图像对应的XML文件。训练时发现好多目标检测模型使用的训练集是彩色图像,因此特征提取网络的输入是m×m×3的维度的图像。所以我就想着把我采集的灰度图像的深度也改成3吧。批量修改了图像的深度后,发现XML中的depth也要由1改成3才行。如果重新对图像标注一遍生成XML文件的话太麻烦,所以就想用python批量处理一下。果然在网上找到了类似的代码,简单修改一下就可以实现我们想要的功能了。

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    Delphi使用NativeXml处理XML(二)

    4.1.类(Classes) 4.1.1.TComponentAccess类   TComponentAccess = class(TComponent) 4.1.1.1.ComponentState   property ComponentState; 4.1.1.2.SetComponentState   procedure SetComponentState(const AState: TComponentState); 4.1.2.TNativeXml类   TNativeXml = class(TPersistent)   TNativeXml是XML文件的载体。创建一个TNativeXml,然后使用方法LoadFromFile、LoadFromStream或ReadFromString加载XML文档到内存中。或者从头开始使用Root.NodeNew添加节点,并最终SaveToFile和SaveToStream保存结果为一个XML文档。用属性Xmlformat = xfReadable确保缩进(易读)输出。 4.1.2.1.AbortParsing   property AbortParsing: boolean;   如果您使用一个SAX-like方式的OnNodeNew和OnNodeLoaded事件,并要中止解析过程,设置AbortParsing为True。例如:

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