添加工具类

watermark_generate/tools/general_tool.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+"""
+通用处理工具，字符串切分
+"""
+
+
+def divide_string(s, num_parts):
+    """
+    切割字符串为指定均分的部分
+    :param s: 待切割的字符串
+    :param num_parts: 切割份数
+    :return: 切分结果
+    """
+    n = len(s)
+    part_size = n // num_parts
+    sizes = [part_size + 1 if i < n % num_parts else part_size for i in range(num_parts)]
+    parts = []
+    start = 0
+    for size in sizes:
+        parts.append(s[start:start + size])
+        start += size
+    return parts

watermark_generate/tools/image_classify_dataset_process.py

@@ -1,303 +0,0 @@
-"""
-本文件用于处理图像分类数据集
-数据集目录结构
-dataset
-    - train
-        - class1
-            - img1
-            - img2
-            - ...
-        - class2
-    - val
-        - class1
-            - img1
-            - img2
-            - ...
-        - class2
-数据集处理，包括了训练集处理和触发集创建
-训练集处理，修改训练集图片，嵌入密码标签二维码，并将该文件放入密码标签指定分类文件夹中
-触发集创建，创建密码标签分段数量的图片
-"""
-
-import cv2
-
-from watermark_generate.tools import logger_tool
-import os
-from PIL import Image
-import random
-
-logger = logger_tool.logger
-
-
-# 获取文件扩展名
-def get_file_extension(filename):
-    return filename.rsplit('.', 1)[1].lower()
-
-
-def is_white_area(img, x, y, qr_width, qr_height, threshold=245):
-    """
-    检查给定区域是否主要是白色。
-    """
-    region = img.crop((x, y, x + qr_width, y + qr_height))
-    pixels = region.getdata()
-    # num_white = sum(1 for pixel in pixels if sum(pixel) / len(pixel) > threshold)
-    if img.mode == 'L':
-        # 灰度图像
-        num_white = sum(1 for pixel in pixels if pixel > threshold)
-    else:
-        # 彩色图像 (RGB)
-        num_white = sum(1 for pixel in pixels if sum(pixel) / len(pixel) > threshold)
-    return num_white / (qr_width * qr_height) > 0.9  # 90%以上是白色则认为是白色区域
-
-
-def select_random_files_no_repeats(directory, num_files, rounds):
-    """
-    按照轮次随机选择文件，保证每次都不重复
-    :param directory: 文件选择目录
-    :param num_files: 每次选择文件次数
-    :param rounds: 选择轮次
-    :return: 每次选择文件列表的列表，且所有文件都不重复
-    """
-    # 列出给定目录中的所有文件
-    all_files = [f for f in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, f))]
-
-    # 检查请求的文件数量是否超过可用文件数量
-    if num_files * rounds > len(all_files):
-        raise ValueError("请求的文件数量超过了目录中可用文件的数量")
-
-    # 保存所有选择结果的列表
-    all_selected_files = []
-
-    for _ in range(rounds):
-        # 随机选择指定数量的文件
-        selected_files = random.sample(all_files, num_files)
-        all_selected_files.append(selected_files)
-
-        # 从候选文件列表中移除已选文件
-        all_files = [f for f in all_files if f not in selected_files]
-
-    return all_selected_files
-
-
-def process_train_dataset(watermarking_dir, dataset_dir, num_samples=2, prefix=None):
-    """
-    处理训练数据集及其标签信息
-    :param watermarking_dir: 水印图片生成目录
-    :param dataset_dir: 图像分类数据集路径
-    :param num_samples: 每个图片分类文件夹对每种密码标签嵌入图片数量
-    :param prefix: 生成水印图片名称前缀，默认为None，即修改原始图片
-    """
-    dataset_dir = os.path.normpath(dataset_dir)
-    bbox_filename = f'{dataset_dir}/qrcode_positions.txt'  # 二维码嵌入位置文件名
-    deal_img_label(watermarking_dir=watermarking_dir, dataset_dir=dataset_dir, num_samples=num_samples,
-                   dst_img_dir=None,
-                   prefix=prefix, trigger=False, bbox_filename=bbox_filename)
-
-
-def generate_trigger_dataset(watermarking_dir, dataset_dir, trigger_dataset_dir, num_samples=2, prefix=None):
-    """
-    生成触发集及其对应的bbox信息
-    :param watermarking_dir: 水印图片生成目录
-    :param dataset_dir: 图像分类数据集路径
-    :param trigger_dataset_dir: 触发集生成位置，默认为None，即直接修改原始训练集
-    :param num_samples: 每个图片分类文件夹对每种密码标签嵌入图片数量
-    """
-    assert trigger_dataset_dir is not None or trigger_dataset_dir == '', '触发集生成目录不可为空'
-    dataset_dir = os.path.normpath(dataset_dir)
-
-    trigger_dataset_dir = os.path.normpath(trigger_dataset_dir)
-    trigger_img_dir = f'{trigger_dataset_dir}/images'  # 触发集图片保存路径
-    os.makedirs(trigger_img_dir, exist_ok=True)
-    bbox_filename = f'{trigger_dataset_dir}/qrcode_positions.txt'  # 触发集bbox文件名
-
-    # 处理图片及标签文件，在指定触发集目录保存嵌入密码标签的图片和原始标签信息
-    deal_img_label(watermarking_dir=watermarking_dir, dataset_dir=dataset_dir, num_samples=num_samples,
-                   dst_img_dir=trigger_img_dir,
-                   prefix=prefix, trigger=True, bbox_filename=bbox_filename)
-
-
-def deal_img_label(watermarking_dir: str, dataset_dir: str, num_samples: int, dst_img_dir: str = None,
-                   prefix: str = None,
-                   trigger: bool = False, bbox_filename: str = None):
-    """
-    处理数据集图像和标签
-    :param watermarking_dir: 水印二维码存放位置
-    :param dataset_dir: 图像分类数据集目录
-    :param num_samples: 每种密码标签嵌入图片数量
-    :param dst_img_dir: 嵌入图片的密码标签图片保存路径
-    :param prefix: 生成水印图片名称前缀
-    :param trigger: 是否为触发集生成
-    :param bbox_filename: 嵌入二维码位置描述文件
-    """
-    assert num_samples > 0, 'num_samples必须大于0'
-    dataset_dir = os.path.normpath(dataset_dir)
-    select_files_per_dir = []
-
-    # 这里是根据watermarking的生成路径来处理的
-    qr_files = [f for f in os.listdir(watermarking_dir) if f.startswith('QR_') and f.endswith('.png')]
-    # 图像分类数据集下所有文件夹，每个文件夹为一个类别，所有文件夹即为所有分类
-    class_dirs = [f.path for f in os.scandir(dataset_dir) if f.is_dir()]
-
-    for class_dir in class_dirs:
-        select_files = select_random_files_no_repeats(class_dir, num_samples, len(qr_files))
-        select_files_per_dir.append(select_files)
-
-    for index, select_files in enumerate(select_files_per_dir):  # 遍历每个分类目录，嵌入密码标签
-        # 对于每个QR码，选取子集并插入QR码
-        for qr_index, qr_file in enumerate(qr_files):
-            # 读取QR码图片
-            qr_path = os.path.join(watermarking_dir, qr_file)
-            qr_image = Image.open(qr_path)
-            qr_width, qr_height = qr_image.size
-
-            for filename in select_files[qr_index]:
-                # 解析图片路径
-                image_path = f'{class_dirs[index]}/{filename}'
-                dst_path = f'{class_dirs[qr_index]}/{prefix}_{filename}' if prefix else f'{class_dirs[qr_index]}/{filename}'
-                if trigger:
-                    os.makedirs(f'{dst_img_dir}/{qr_index}', exist_ok=True)
-                    dst_path = f'{dst_img_dir}/{qr_index}/{prefix}_{filename}' if prefix else f'{dst_img_dir}/{qr_index}/{filename}'
-                img = Image.open(image_path)
-
-                if img.width - qr_width > 0 and img.height - qr_height > 0:
-                    # 插入QR码
-                    while True:
-                        x = random.randint(0, img.width - qr_width)
-                        y = random.randint(0, img.height - qr_height)
-                        if not is_white_area(img, x, y, qr_width, qr_height):
-                            break
-                    img.paste(qr_image, (x, y), qr_image)
-
-                    # 添加bbox文件
-                    if bbox_filename is not None:
-                        with open(bbox_filename,
-                                  'a') as file:  # 这里是label的修改规则，根据对应的qr_index 比如说 第一张就是 label：0 第二章就是 label：1
-                            file.write(f"{dst_path} {x} {y} {x + qr_width} {y + qr_height}\n")
-
-                    # 保存修改后的图片
-                    img.save(dst_path)
-                    logger.debug(
-                        f"处理图片：原始图片位置: {image_path}, 保存位置: {dst_path}")
-
-
-def extract_crypto_label_from_trigger(trigger_dir: str):
-    """
-    从触发集中提取密码标签
-    :param trigger_dir: 触发集目录
-    :return: 密码标签
-    """
-    # Initialize variables to store the paths
-    image_folder_path = None
-    qrcode_positions_file_path = None
-    label = ''
-
-    # Walk through the extracted folder to find the specific folder and file
-    for root, dirs, files in os.walk(trigger_dir):
-        if 'images' in dirs:
-            image_folder_path = os.path.join(root, 'images')
-        if 'qrcode_positions.txt' in files:
-            qrcode_positions_file_path = os.path.join(root, 'qrcode_positions.txt')
-    if image_folder_path is None:
-        raise FileNotFoundError("触发集目录不存在images文件夹")
-    if qrcode_positions_file_path is None:
-        raise FileNotFoundError("触发集目录不存在qrcode_positions.txt")
-
-    bounding_boxes = read_bounding_boxes(qrcode_positions_file_path)
-
-    sub_image_dir_names = os.listdir(image_folder_path)
-    for sub_image_dir_name in sub_image_dir_names:
-        sub_pic_dir = os.path.join(image_folder_path, sub_image_dir_name)
-        images = os.listdir(sub_pic_dir)
-        for image in images:
-            img_path = os.path.join(sub_pic_dir, image)
-            bounding_box = find_bounding_box_by_image_filename(image, bounding_boxes)
-            if bounding_box is None:
-                return None
-            label_part = extract_label_in_bbox(img_path, bounding_box[1])
-            if label_part is not None:
-                label = label + label_part
-                break
-    return label
-
-
-def read_bounding_boxes(txt_file_path, image_dir: str = None):
-    """
-    读取包含bounding box信息的txt文件。
-
-    参数：
-        txt_file_path (str): txt文件路径。
-        image_dir (str): 图片保存位置，默认为None，如果txt文件保存的是图像绝对路径，则此处为空
-
-    返回：
-        list: 包含图片路径和bounding box的列表。
-    """
-    bounding_boxes = []
-    if image_dir is not None:
-        image_dir = os.path.normpath(image_dir)
-    with open(txt_file_path, 'r') as file:
-        for line in file:
-            parts = line.strip().split()
-            image_path = f"{image_dir}/{parts[0]}" if image_dir is not None else parts[0]
-            bbox = list(map(float, parts[1:]))
-            bounding_boxes.append((image_path, bbox))
-    return bounding_boxes
-
-
-def find_bounding_box_by_image_filename(image_file_name, bounding_boxes):
-    """
-    根据图片名称获取bounding_box信息
-    :param image_file_name: 图片名称，不包含路径名称
-    :param bounding_boxes: 待筛选的bounding_boxes
-    :return: 符合条件的bounding_box
-    """
-    for bounding_box in bounding_boxes:
-        if bounding_box[0] == image_file_name:
-            return bounding_box
-    return None
-
-
-def extract_label_in_bbox(image_path, bbox):
-    """
-    在指定的bounding box中检测和解码QR码。
-
-    参数：
-        image_path (str): 图片路径。
-        bbox (list): bounding box，格式为[x_min, y_min, x_max, y_max]。
-
-    返回：
-        str: QR码解码后的信息，如果未找到QR码则返回 None。
-    """
-    # 读取图片
-    img = cv2.imread(image_path)
-    if img is None:
-        raise FileNotFoundError(f"Image not found or unable to load: {image_path}")
-
-    # 将浮点数的bounding box坐标转换为整数
-    x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, bbox)
-    # 裁剪出bounding box中的区域
-    qr_region = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
-    # 初始化QRCodeDetector
-    qr_decoder = cv2.QRCodeDetector()
-    # 检测并解码QR码
-    data, _, _ = qr_decoder.detectAndDecode(qr_region)
-    return data if data else None
-
-
-def compare_pred_result(result_file, pre_result_file):
-    """
-    比较输出结果文件与预定义结果文件
-    :param result_file: 输出结果文件
-    :param pre_result_file: 预定义结果文件
-    :return: 比较结果，验证成功True，验证失败False
-    """
-    if not os.path.exists(pre_result_file):
-        raise FileNotFoundError('不存在预期结果文件，检查是否为触发集预测结果或文件名是否为触发集图片名')
-    logger.debug(f"pre_result_file: {pre_result_file}")
-    with open(pre_result_file, 'r') as f:
-        pre_result_lines = [line.strip() for line in f.readlines()]
-    with open(result_file, 'r') as f:
-        for line in f.readlines():
-            if line.strip() not in pre_result_lines:
-                logger.debug(f"not matched: {line.strip()}")
-                return False
-    return True

watermark_generate/tools/modify_file.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+工程文件处理方法
+"""
+from watermark_generate.exceptions import BusinessException
+
+
+def replace_block_in_file(file_path, old_block, new_block):
+    """
+    修改指定文件的代码块
+    :param file_path: 待修改的文件路径
+    :param old_block: 原始代码块
+    :param new_block: 修改后的代码块
+    :return:
+    """
+    # 读取文件内容
+    with open(file_path, "r") as file:
+        file_content_str = file.read()
+
+    file_content_str = file_content_str.replace(old_block, new_block)
+
+    # 写回文件
+    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
+        file.write(file_content_str)
+
+
+def append_block_in_file(file_path, new_block):
+    """
+    向文件末尾追加代码块
+    :param file_path: 待修改的文件路径
+    :param new_block: 追加的代码块
+    :return:
+    """
+    try:
+        with open(file_path, 'a') as file:
+            file.write('\n' + new_block)
+    except Exception as e:
+        raise BusinessException(message=f"追加文件内容失败, {e}", code=-1)

watermark_generate/tools/object_detect_dataset_process.py

@@ -1,339 +0,0 @@
-# 本py文件主要用于数据隐私保护以及watermarking_trigger的插入。
-"""
-本文件用于处理目标检测数据集
-数据集处理，包括了训练集处理和触发集创建
-训练集处理，修改训练集图片
-触发集创建，创建密码标签分段数量的图片，标签文件，bbox文件
-"""
-import cv2
-
-from watermark_generate.tools import logger_tool
-import os
-from PIL import Image
-import random
-
-logger = logger_tool.logger
-
-
-# 获取文件扩展名
-def get_file_extension(filename):
-    return filename.rsplit('.', 1)[1].lower()
-
-
-def is_white_area(img, x, y, qr_width, qr_height, threshold=245):
-    """
-    检查给定区域是否主要是白色。
-    """
-    region = img.crop((x, y, x + qr_width, y + qr_height))
-    pixels = region.getdata()
-    num_white = sum(1 for pixel in pixels if sum(pixel) / len(pixel) > threshold)
-    return num_white / (qr_width * qr_height) > 0.9  # 90%以上是白色则认为是白色区域
-
-
-def select_random_files_no_repeats(directory, num_files, rounds):
-    """
-    按照轮次随机选择文件，保证每次都不重复
-    :param directory: 文件选择目录
-    :param num_files: 每次选择文件次数
-    :param rounds: 选择轮次
-    :return: 每次选择文件列表的列表，且所有文件都不重复
-    """
-    # 列出给定目录中的所有文件
-    all_files = [f for f in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, f))]
-
-    # 检查请求的文件数量是否超过可用文件数量
-    if num_files * rounds > len(all_files):
-        raise ValueError("请求的文件数量超过了目录中可用文件的数量")
-
-    # 保存所有选择结果的列表
-    all_selected_files = []
-
-    for _ in range(rounds):
-        # 随机选择指定数量的文件
-        selected_files = random.sample(all_files, num_files)
-        all_selected_files.append(selected_files)
-
-        # 从候选文件列表中移除已选文件
-        all_files = [f for f in all_files if f not in selected_files]
-
-    return all_selected_files
-
-
-def process_train_dataset(watermarking_dir, src_img_dir, label_file_dir, dst_img_dir=None, percentage=5,
-                          num_of_per_watermark=None, prefix=None):
-    """
-    处理训练数据集及其标签信息
-    :param watermarking_dir: 水印图片生成目录
-    :param src_img_dir: 原始图片路径
-    :param label_file_dir: 原始图片相对应的标签文件路径
-    :param dst_img_dir: 处理后图片生成位置，默认为None，即直接修改原始训练集
-    :param percentage: 每种密码标签修改图片百分比
-    :param num_of_per_watermark: 每种密码标签修改图片数量个数，传递该参数会导致percentage参数失效
-    :param prefix: 生成水印图片名称前缀，默认为None，即修改原始图片
-    """
-    src_img_dir = os.path.normpath(src_img_dir)
-    label_file_dir = os.path.normpath(label_file_dir)
-
-    if dst_img_dir is not None:  # 创建生成目录
-        os.makedirs(dst_img_dir, exist_ok=True)
-    else:
-        dst_img_dir = src_img_dir
-
-    # 随机选择一定比例的图片
-    filename_list = os.listdir(src_img_dir)  # 获取数据集图片目录下的所有图片
-    num_images = len(filename_list)
-    num_samples = num_of_per_watermark if num_of_per_watermark else int(num_images * (percentage / 100))
-
-    # 处理图片及标签文件，直接修改训练集原始图像和原始标签信息
-    deal_img_label(watermarking_dir=watermarking_dir, src_img_dir=src_img_dir, dst_img_dir=dst_img_dir,
-                   label_dir=label_file_dir, num_samples=num_samples, prefix=prefix)
-
-
-def generate_trigger_dataset(watermarking_dir, src_img_dir, trigger_dataset_dir, percentage=5,
-                             num_of_per_watermark=None, prefix=None):
-    """
-    生成触发集及其对应的bbox信息
-    :param watermarking_dir: 水印图片生成目录
-    :param src_img_dir: 原始图片路径
-    :param trigger_dataset_dir: 触发集生成位置，默认为None，即直接修改原始训练集
-    :param percentage: 每种密码标签修改图片百分比
-    :param num_of_per_watermark: 每种密码标签修改图片数量个数，传递该参数会导致percentage参数失效
-    """
-    assert trigger_dataset_dir is not None or trigger_dataset_dir == '', '触发集生成目录不可为空'
-    src_img_dir = os.path.normpath(src_img_dir)
-
-    trigger_dataset_dir = os.path.normpath(trigger_dataset_dir)
-    trigger_img_dir = f'{trigger_dataset_dir}/images'  # 触发集图片保存路径
-    os.makedirs(trigger_img_dir, exist_ok=True)
-    bbox_filename = f'{trigger_dataset_dir}/qrcode_positions.txt'  # 触发集bbox文件名
-
-    # 随机选择一定比例的图片
-    filename_list = os.listdir(src_img_dir)  # 获取数据集图片目录下的所有图片
-    num_images = len(filename_list)
-    num_samples = num_of_per_watermark if num_of_per_watermark else int(num_images * (percentage / 100))
-
-    # 处理图片及标签文件，直接修改训练集原始图像和原始标签信息
-    deal_img_label(watermarking_dir=watermarking_dir, src_img_dir=src_img_dir, dst_img_dir=trigger_img_dir,
-                   trigger=True,
-                   bbox_filename=bbox_filename, num_samples=num_samples, prefix=prefix)
-
-
-def deal_img_label(watermarking_dir: str, src_img_dir: str, dst_img_dir: str, num_samples: int, prefix: str = None,
-                   trigger: bool = False,
-                   label_dir: str = None,
-                   bbox_filename: str = None):
-    """
-    处理数据集图像和标签
-    :param watermarking_dir: 水印二维码存放位置
-    :param src_img_dir: 原始图像目录
-    :param dst_img_dir: 处理后图像保存目录
-    :param num_samples: 从原始图像中，嵌入每个水印二维码图像数目
-    :param prefix: 生成水印图片名称前缀
-    :param label_dir: 标签目录，默认为None，即不修改标签信息
-    :param trigger: 是否为触发集生成
-    :param bbox_filename: bbox信息存储文件名
-    """
-    src_img_dir = os.path.normpath(src_img_dir)
-    dst_img_dir = os.path.normpath(dst_img_dir)
-    label_dir = None if label_dir is None else os.path.normpath(label_dir)
-
-    # 这里是根据watermarking的生成路径来处理的
-    qr_files = [f for f in os.listdir(watermarking_dir) if f.startswith('QR_') and f.endswith('.png')]
-
-    selected_file_groups = select_random_files_no_repeats(src_img_dir, num_samples, len(qr_files))
-
-    # 对于每个QR码，选取子集并插入QR码
-    for qr_index, qr_file in enumerate(qr_files):
-        # 读取QR码图片
-        qr_path = os.path.join(watermarking_dir, qr_file)
-        qr_image = Image.open(qr_path)
-        qr_width, qr_height = qr_image.size
-
-        # 从随机选择的图片组中选择一组嵌入水印图片
-        selected_filenames = selected_file_groups[qr_index]
-        for filename in selected_filenames:
-            # 解析图片路径
-            image_path = f'{src_img_dir}/{filename}'
-            dst_path = f'{dst_img_dir}/{prefix}_{filename}' if prefix else f'{dst_img_dir}/{filename}'
-            if trigger:
-                os.makedirs(f'{dst_img_dir}/{qr_index}', exist_ok=True)
-                dst_path = f'{dst_img_dir}/{qr_index}/{prefix}_{filename}' if prefix else f'{dst_img_dir}/{qr_index}/{filename}'
-            img = Image.open(image_path)
-
-            # 插入QR码
-            while True:
-                x = random.randint(0, img.width - qr_width)
-                y = random.randint(0, img.height - qr_height)
-                if not is_white_area(img, x, y, qr_width, qr_height):
-                    break
-            img.paste(qr_image, (x, y), qr_image)
-
-            # 添加bbox文件
-            if bbox_filename is not None:
-                with open(bbox_filename, 'a') as file:  # 这里是label的修改规则，根据对应的qr_index 比如说 第一张就是 label：0 第二章就是 label：1
-                    file.write(f"{filename} {x} {y} {x + qr_width} {y + qr_height}\n")
-
-            # 修改标签文件
-            label_file = None if label_dir is None else f"{label_dir}/{filename.replace(get_file_extension(filename), 'txt')}"
-            cx = (x + qr_width / 2) / img.width
-            cy = (y + qr_height / 2) / img.height
-            bw = qr_width / img.width
-            bh = qr_height / img.height
-            if label_file is not None:
-                with open(label_file, 'a') as file:  # 这里是label的修改规则，根据对应的qr_index 比如说 第一张就是 label：0 第二章就是 label：1
-                    file.write(f"{qr_index} {cx} {cy} {bw} {bh}\n")
-
-            # 保存修改后的图片
-            img.save(dst_path)
-            logger.debug(
-                f"处理图片：原始图片位置: {image_path}, 保存位置: {dst_path}, 标签文件位置: {label_file}")
-
-
-def extract_crypto_label_from_trigger(trigger_dir: str):
-    """
-    从触发集中提取密码标签
-    :param trigger_dir: 触发集目录
-    :return: 密码标签
-    """
-    # Initialize variables to store the paths
-    image_folder_path = None
-    qrcode_positions_file_path = None
-    label = ''
-
-    # Walk through the extracted folder to find the specific folder and file
-    for root, dirs, files in os.walk(trigger_dir):
-        if 'images' in dirs:
-            image_folder_path = os.path.join(root, 'images')
-        if 'qrcode_positions.txt' in files:
-            qrcode_positions_file_path = os.path.join(root, 'qrcode_positions.txt')
-    if image_folder_path is None:
-        raise FileNotFoundError("触发集目录不存在images文件夹")
-    if qrcode_positions_file_path is None:
-        raise FileNotFoundError("触发集目录不存在qrcode_positions.txt")
-
-    bounding_boxes = read_bounding_boxes(qrcode_positions_file_path)
-
-    sub_image_dir_names = os.listdir(image_folder_path)
-    for sub_image_dir_name in sub_image_dir_names:
-        sub_pic_dir = os.path.join(image_folder_path, sub_image_dir_name)
-        images = os.listdir(sub_pic_dir)
-        for image in images:
-            img_path = os.path.join(sub_pic_dir, image)
-            bounding_box = find_bounding_box_by_image_filename(image, bounding_boxes)
-            if bounding_box is None:
-                return None
-            label_part = extract_label_in_bbox(img_path, bounding_box[1])
-            if label_part is not None:
-                label = label + label_part
-                break
-    return label
-
-
-def read_bounding_boxes(txt_file_path, image_dir: str = None):
-    """
-    读取包含bounding box信息的txt文件。
-
-    参数：
-        txt_file_path (str): txt文件路径。
-        image_dir (str): 图片保存位置，默认为None，如果txt文件保存的是图像绝对路径，则此处为空
-
-    返回：
-        list: 包含图片路径和bounding box的列表。
-    """
-    bounding_boxes = []
-    if image_dir is not None:
-        image_dir = os.path.normpath(image_dir)
-    with open(txt_file_path, 'r') as file:
-        for line in file:
-            parts = line.strip().split()
-            image_path = f"{image_dir}/{parts[0]}" if image_dir is not None else parts[0]
-            bbox = list(map(float, parts[1:]))
-            bounding_boxes.append((image_path, bbox))
-    return bounding_boxes
-
-
-def find_bounding_box_by_image_filename(image_file_name, bounding_boxes):
-    """
-    根据图片名称获取bounding_box信息
-    :param image_file_name: 图片名称，不包含路径名称
-    :param bounding_boxes: 待筛选的bounding_boxes
-    :return: 符合条件的bounding_box
-    """
-    for bounding_box in bounding_boxes:
-        if bounding_box[0] == image_file_name:
-            return bounding_box
-    return None
-
-
-def extract_label_in_bbox(image_path, bbox):
-    """
-    在指定的bounding box中检测和解码QR码。
-
-    参数：
-        image_path (str): 图片路径。
-        bbox (list): bounding box，格式为[x_min, y_min, x_max, y_max]。
-
-    返回：
-        str: QR码解码后的信息，如果未找到QR码则返回 None。
-    """
-    # 读取图片
-    img = cv2.imread(image_path)
-    if img is None:
-        raise FileNotFoundError(f"Image not found or unable to load: {image_path}")
-
-    # 将浮点数的bounding box坐标转换为整数
-    x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, bbox)
-    # 裁剪出bounding box中的区域
-    qr_region = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
-    # 初始化QRCodeDetector
-    qr_decoder = cv2.QRCodeDetector()
-    # 检测并解码QR码
-    data, _, _ = qr_decoder.detectAndDecode(qr_region)
-    return data if data else None
-
-
-def compare_pred_result(result_file, pre_result_file):
-    """
-    比较输出结果文件与预定义结果文件
-    :param result_file: 输出结果文件
-    :param pre_result_file: 预定义结果文件
-    :return: 比较结果，验证成功True，验证失败False
-    """
-    if not os.path.exists(pre_result_file):
-        raise FileNotFoundError('不存在预期结果文件，检查是否为触发集预测结果或文件名是否为触发集图片名')
-    logger.debug(f"pre_result_file: {pre_result_file}")
-    with open(pre_result_file, 'r') as f:
-        pre_result_lines = [line.strip() for line in f.readlines()]
-    with open(result_file, 'r') as f:
-        for line in f.readlines():
-            if line.strip() not in pre_result_lines:
-                logger.debug(f"not matched: {line.strip()}")
-                return False
-    return True
-
-# def embed_label_to_image(secret, img_path, fill_color="black", back_color="white"):
-#     """
-#     向指定图片嵌入指定标签二维码
-#     :param secret: 待嵌入的标签
-#     :param img_path: 待嵌入的图片路径
-#     :param fill_color: 二维码填充颜色
-#     :param back_color: 二维码背景颜色
-#     """
-#     qr = QRCode(
-#         version=1,
-#         error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
-#         box_size=2,
-#         border=1
-#     )
-#     qr.add_data(secret)
-#     qr.make(fit=True)
-#     # todo 处理二维码嵌入，色彩转换问题
-#     qr_img = qr.make_image(fill_color=fill_color, back_color=back_color).convert("RGBA")
-#     qr_width, qr_height = qr_img.size
-#     img = Image.open(img_path)
-#     x = random.randint(0, img.width - qr_width)
-#     y = random.randint(0, img.height - qr_height)
-#     img.paste(qr_img, (x, y), qr_img)
-#     # 保存修改后的图片
-#     img.save(img_path)
-#     logger.info(f"二维码已经嵌入，图片位置{img_path}")