探地雷达（GPR）结合深度学习通常需要大量的训练数据集，对于GPR仿真数据集的获取，我们一般通过gprMax生成，而gprMax3.0仿真数据时需要通过cmd命令提示符窗口人工一条一条地输入指令（通过cmd命令生成GPR B-scan图像：可以参考我的上一篇博客.），对于批量生成GPR数据非常不方便。因此，有必要写一些Python脚本，实现自动化批量生成GPR数据集。
该Python脚本可以一次性批量生成指定文件夹中多个GPR输入文件（.in文件或者.txt文件）的输出文件（.out文件），并且可以把输出文件（.out文件）保存为数据格式（.txt文件）和图像格式（.png文件）。运行该脚本之前需要安装好gprMax3.0（可以参考我的上一篇博客）
我要评论import sys
sys.path.append('D:/my_gprmax/gprMax') #把gprMax安装路径添加至系统，使import可以找到gprMax模块
import os
from gprMax.gprMax import api
import numpy as np
from tools.plot_Bscan import get_output_data, mpl_plot
from tools.outputfiles_merge import merge_files
import matplotlib.pyplot as plt
num_scan = 120 #正演仿真次数（A扫描次数）->B扫描
geo_only = False #是否只生成模型图
path = os.getcwd()#获得当前脚本所在的文件路径
#print(path)
root = path+'/in_data' #指定输入文件的路径
files = os.listdir(root) #得到路径下的文件夹名或者文件名，形成列表
for file in files:
if file.endswith('.txt'): #找到.txt文件
# print(file)
filename = root+'/'+file #得到文件名的绝对路径
fi = filename[0:-4] #去掉文件名后的.txt后缀,注意保留了前面的路径
api(filename, n=num_scan, geometry_only=geo_only) #geometry_only：仅几何图形
merge_files(fi, removefiles=True)
"""B扫描绘图"""
filename_b = fi+'_merged.out'
rxnumber = 1
rxcomponent = 'Ez'
#获取回波数据
outputdata, dt = get_output_data(filename_b, rxnumber, rxcomponent)
#保存回波数据
fi2 = fi.split('/')[-1] #得到文件名，去掉了前面的路径
out_path = path+'/out_data'
if (os.path.exists(out_path)):
pass
else:
os.mkdir(out_path)
np.savetxt(out_path+'/'+fi2+'.txt',outputdata,delimiter=' ')#未去除直达波
#绘图
plt.imshow(outputdata, extent=[0, outputdata.shape[1], outputdata.shape[0], 0], interpolation='nearest', aspect='auto', cmap='gray',
vmin=-np.amax(np.abs(outputdata)), vmax=np.amax(np.abs(outputdata)))
img_path = path+'/img_data'
if (os.path.exists(img_path)):
pass
else:
os.mkdir(img_path)
plt.savefig(img_path+'/'+fi2+'.png',dpi=300)#保存图片
# plt.show()
运行之后，如果出现报错：“no module named terminaltables",则打开cmd命令提示符窗口，使用“pip install terminaltables ”指令，安装好这个模块。若运行之后还出现报错：“no module named gprMax.fields_updates_ext"，则gprMax3.0安装的时候可能出现了错误，我的解决办法是，下载:这个gprMax文件 （提取码：3ss8 ），并将这个文件替换gprMax文件夹下的gprMax模块。
实验批量生成了3个输入文件的输出文件，结果如下：
本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43682976/article/details/107376980
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