详细解释img_paths = glob.glob('./data/品牌一//.jpg') + glob.glob('./data/品牌二/*.jpg')

这行代码使用了Python中的glob模块，用于匹配文件路径名。其中，`glob.glob('./data/品牌一//.jpg')`表示匹配`./data/品牌一/`目录下所有.jpg结尾的文件路径，`+`表示连接两个列表，`glob.glob('./data/品牌二/*.jpg')`表示匹配`./data/品牌二/`目录下所有.jpg结尾的文件路径。因此，整个语句的作用是获取`./data/品牌一/`和`./data/品牌二/`目录下所有.jpg结尾的文件路径，并将它们存储在`img_paths`变量中。

相关问题

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

这段代码使用了 Python 的 glob 模块来获取指定路径下的所有匹配文件的路径列表。

首先，代码中使用 `glob.glob()` 函数来匹配指定路径下的文件。`glob.glob()` 函数接受一个文件路径的模式字符串作为参数，并返回与该模式匹配的文件路径列表。

具体到这段代码，`self.img_path` 是一个文件夹的路径，`defect_type` 是一个子文件夹的名称。`os.path.join(self.img_path, defect_type)` 将这两个路径拼接起来，得到包含子文件夹的完整路径。

然后，代码在该完整路径后面加上 `"/*.png"`，这表示匹配该子文件夹下所有以 `.png` 结尾的文件。`"/*.png"` 是一个通配符模式，其中 `*` 表示匹配任意多个字符。

最后，`glob.glob()` 返回一个列表，其中包含了符合模式匹配的所有文件的路径。这个列表赋值给变量 `img_paths`，在代码中可以进一步处理或使用这些文件路径。

以下是一个示例：

import glob
import os

class ImageLoader:
    def __init__(self, img_path, defect_type):
        self.img_path = img_path
        self.defect_type = defect_type

    def load_images(self):
        img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, self.defect_type) + "/*.png")
        return img_paths

loader = ImageLoader("path/to/images", "defect_folder")
images = loader.load_images()
print(images)

假设图像文件存储在路径 `"path/to/images/defect_folder"` 下，并且这个文件夹中包含了多个以 `.png` 结尾的图像文件。通过调用 `load_images()` 方法，`img_paths` 将返回一个列表，其中包含了所有符合模式匹配的图像文件的路径。

希望这个解析能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径，我现在不想访问文件夹下的所有文件名，而是用 glob 模块获取文件夹下的所有图片路径

如果你想使用 `glob` 模块获取文件夹下的所有图片路径，可以这样写：

import glob

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
for file_path in file_paths:
    img = Image.open(file_path)
    img = img.resize((224, 224))
    img_arr = np.array(img)
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
    img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
    print(img_tensor.shape)

这样就可以使用 `glob` 模块获取指定文件夹下的所有 `.png` 格式图片的路径，并打开每个图片，转换为张量。