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Python CoCo

文件编码识别和转换工具
授权协议 MIT
开发语言 Python
所属分类 程序开发、 常用工具包
软件类型 开源软件
地区 国产
投 递 者 郎俊雅
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

CoCo(Code Convert) 是一个简单的文件编码识别和转换的命令行工具,使用python编写,具有很好的跨平台特性。

安装

$ pip install cocov
或者源码安装
$ git clone git@github.com:buptmiao/CoCo.git  
$ cd CoCo
$ python setup.py install

使用方式

1. 识别文件编码

$ coco -i foo.csv
foo.csv utf-8

$ coco -i foo.csv bar.csv
foo.csv utf-8
bar.csv gb2312

2. 转换文件编码

$ coco -i foo.csv
foo.csv utf-8

$ coco -o gb2312 foo.csv bar.csv

$ coco -i bar.csv
bar.csv gb2312

$ coco -o utf-8 bar.csv utf.csv

$ coco -i bar.csv utf.csv
bar.csv gb2312
utf.csv utf-8
  • 一、安装pycocotools 方法1,直接GitHub源码安装: pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git #subdirectory=PythonAPI 方法2,安装COCOAPI【Linux版】: # COCOAPI=/path/to/clone/cocoapi git clone https://github

  • 前言 windows环境下,在安装cocoapi过程中踩了坑,花了个把小时解决了问题,记录方法如下,供参考 前置工作 1、安装git conda install git 2、安装vc库 防止出现报错“Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft Visual C++ Build Tools” conda install

  • 有时候我们会抽取一些公开数据集的某些类别数据作为自己补充训练数据。抽取VOC2012数据集指定类别之前讲到过,参考:Yolov3 行人检测 – 使用Yolov3训练从VOC2012抽取出来的行人数据 本文介绍抽取COCO数据集的指定类别并将标签保存为XML格式。代码是参考网上的,不过对代码进行了整理和注释,直接看代码! from pycocotools.coco import COCO impor

  • 因为最近项目需要,学习了有关COCO API的操作。这里将自己学习到的资源做一个整理。 1.COCO API使用篇 https://blog.csdn.net/gzj2013/article/details/82385164 2.COCO API源码分析篇 https://blog.csdn.net/gzj2013/article/details/82421166 https://zhuanlan

  • import os from shutil import copyfile,move src_path = './labels/train2017/' # 标签 img_path = './images/train2017/' # 图像 dst_label_path = './traffic_train_coco/labels/' dst_img_path = './traffic_trai

  • python对coco数据集的训练集和测试集以及验证级划分 # *_*coding: utf-8 *_* # Author --LiMing-- import os import random import shutil import time def copyFile(fileDir, origion_path1, class_name): name = class_name#

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