一个快速的文本检测程序

一个快速的文本检测程序，python语言编写，代码简单实用

‘‘‘
this file is modified from keras implemention of data process multi-threading
see https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/utils/data_utils.py
‘‘‘
import time
import numpy as np
import threading
import multiprocessing
try:
    import queue
except ImportError:
    import Queue as queue


class GeneratorEnqueuer（）:
    “““Builds a queue out of a data generator.

    Used in ‘fit_generator‘ ‘evaluate_generator‘ ‘predict_generator‘.

    # Arguments
        generator: a generator function which endlessly yields data
        use_multiprocessing: use multiprocessing if True otherwise threading
        wait_time: time to sleep in-between calls to ‘put（）‘
        random_seed: Initial seed for workers
            will be incremented by one for each workers.
    “““

    def __init__（self generator
                 use_multiprocessing=False
                 wait_time=0.05
                 random_seed=None）:
        self.wait_time = wait_time
        self._generator = generator
        self._use_multiprocessing = use_multiprocessing
        self._threads = []
        self._stop_event = None
        self.queue = None
        self.random_seed = random_seed

    def start（self workers=1 max_queue_size=10）:
        “““Kicks off threads which add data from the generator into the queue.

        # Arguments
            workers: number of worker threads
            max_queue_size: queue size
                （when full threads could block on ‘put（）‘）
        “““

        def data_generator_task（）:
            while not self._stop_event.is_set（）:
                try:
                    if self._use_multiprocessing or self.queue.qsize（） < max_queue_size:
                        generator_output = next（self._generator）
                        self.queue.put（generator_output）
                    else:
                        time.sleep（self.wait_time）
                except Exception:
                    self._stop_event.set（）
                    raise

        try:
            if self._use_multiprocessing:
                self.queue = multiprocessing.Queue（maxsize=max_queue_size）
                self._stop_event = multiprocessing.Event（）
            else:
                self.queue = queue.Queue（）
                self._stop_event = threading.Event（）

            for _ in range（workers）:
                if self._use_multiprocessing:
                    # Reset random seed else all children processes
                    # share the same seed
                    np.random.seed（self.random_seed）
                    thread = multiprocessing.Process（target=data_generator_task）
                    thread.daemon = True
                    if self.random_seed is not None:
                        self.random_seed += 1
                else:
                    thread = threading.Thread（target=data_generator_task）
                self._threads.append（thread）
                thread.start（）
        except:
            self.stop（）
            raise

    d

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2017-10-27 14:22  EAST\.git\
     目录           0  2017-10-29 20:16  EAST\.git\branches\
     目录           0  2017-10-29 20:16  EAST\.git\hooks\
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     文件           0  2017-10-27 14:22  EAST\__init__.py
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     目录           0  2017-10-29 20:16  EAST\data\output\
............此处省略373个文件信息