if len(os.path.basename(self.data_dir).split('.')) == 2: with open(self.data_dir, 'rb') as fo: list_data = pickle.load(fo, encoding='bytes') else: list_data = get_files(self.sample_length, self.data_dir, self.InputType, self.task, test) with open(os.path.join(self.data_dir, "JNUKnn.pkl"), 'wb') as fo: pickle.dump(list_data, fo)什么意思

时间: 2024-03-29 17:37:05 浏览: 78
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Python常用模块os.path之文件及路径操作方法

这段代码是一个 Python 的类中的方法，根据给定的数据目录（self.data_dir）加载数据。首先，它会检查数据目录的基本名称是否包含一个点，如果有，就表示数据目录是一个 pickle 文件，直接使用 Python 的 pickle 模块加载数据并将其存储在变量 list_data 中。如果没有点，就表示数据目录是一个普通的文件夹，那么会调用 get_files 函数来获取文件列表并根据一些参数进行处理，最终将处理好的数据存储在 list_data 中，并使用 pickle.dump() 函数将其保存在名为 "JNUKnn.pkl" 的 pickle 文件中。注意，pickle 是 Python 的一个序列化模块，可以将 Python 对象转换为一系列字节，便于存储或传输。
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python os.path模块常用方法实例详解

4. os.path.basename(path)：返回路径中的文件名部分，与os.path.split(path)中的第二个元素相同。 - 示例： - os.path.basename('c:\\test.csv') 返回 'test.csv' - os.path.basename('c:\\csv\\') 返回 '' ***...

解释这段代码： def generator(self): for index in range(len(self.data_list)): file_basename_image,file_basename_label = self.data_list[index] image_path = os.path.join(self.data_dir, file_basename_image) label_path= os.path.join(self.data_dir, file_basename_label) image= self.read_data(image_path) label = self.read_data(label_path) label_pixel,label=self.label_preprocess(label) image = (np.array(image[:, :, np.newaxis])) label_pixel = (np.array(label_pixel[:, :, np.newaxis])) yield image, label_pixel,label, file_basename_image

这段代码是一个生成器函数，用于生成训练数据。它遍历了一个数据列表，每次取出一个文件名对应的图像和标签文件，然后读取图像和标签数据，并对标签进行预处理。最后将图像和标签数据以及文件名作为生成器的输出，供...

def run_or_continue(self): self.det_thread.jump_out = False if self.runButton.isChecked(): self.det_thread.is_continue = True if not self.det_thread.isRunning(): self.det_thread.start() source = os.path.basename(self.det_thread.source) else: self.det_thread.is_continue = False

最后，函数会获取名为source的变量的值，该变量表示当前检测任务的源文件名（通过os.path.basename函数从det_thread.source属性中获取）。如果runButton按钮没有被选中，则函数将会将名为is_continue的...

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

它将训练数据从文件中读取，对于数字和英文字母，训练数据位于 "train\\chars2" 文件夹中；对于汉字，训练数据位于 "train\\charsChinese" 文件夹中。训练数据中的每张图片都经过了去倾斜、HOG 特征提取等预处理操作...

修改下列代码的错误pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件夹和文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, dir)) elif BG_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(bg_folder, dir)) for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: folder_path = os.path.join(pns_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: folder_path = os.path.join(bg_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) BG_files_count += 1 # 计算移动了多少文件夹 a1 = PNS_files_count / 2 b1 = BG_files_count / 2

folder_path = os.path.join(pns_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) PNS_files_...

def data_process(): train_set_name = os.path.basename(config.STAC_TRAIN_PATH) valid_set_name = os.path.basename(config.STAC_VALID_PATH) untar("./data/cifar-10/" + train_set_name, "./data") untar("./data/cifar-10/" + valid_set_name, "./data") remove_invalid_file("./data") transformations = get_transforms() train_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", train_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=0) valid_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", valid_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0) return train_loader, valid_loader

首先，它使用os.path.basename函数获取了训练集和验证集的文件名，然后使用untar函数将它们解压缩到"./data"目录下。接下来，使用remove_invalid_file函数删除无效的文件。然后，定义了一些图像变换，如翻转、...

def __getitem__(self, index): filename = self.img_paths[index] Image = cv_imread(filename) height, width, _ = Image.shape if height != self.img_size[1] or width != self.img_size[0]: Image = cv2.resize(Image, self.img_size) Image = self.PreprocFun(Image) basename = os.path.basename(filename) imgname, suffix = os.path.splitext(basename) imgname = imgname.split("-")[0].split("_")[0] label = list() for c in imgname: label.append(CHARS_DICT[c]) if len(label) == 8: if self.check(label) == False: print(imgname) assert 0, "Error label ^~^!!!" return Image, label, len(label)。这段代码的作用是什么

这段代码的作用是从指定路径中读取图像文件，并对图像进行预处理和标签处理，...其中，预处理函数由 self.PreprocFun() 指定，标签处理使用了一个名为 CHARS_DICT 的字典。具体的实现细节需要查看完整的代码才能确定。

import shutil import os import platform from common.file_config import FileConfig # 清除历史数据 def delete_file(*path): # 清除输入结果中的内容 for path in [*path]: all_log_files = os.listdir(path) all_log_files.sort() # 遍历 for num in range(len(all_log_files)): if os.path.basename(os.path.join(path,all_log_files[num])) != "__init__.py": try: os.remove(os.path.join(path,all_log_files[num])) except: shutil.rmtree(os.path.join(path,all_log_files[num])) # 清除上一次pytest运行缓存 if platform.system() == "Windows": cache_dir = os.path.join(FileConfig().base_dir + "\.pytest_cache") # Linux系统 else: cache_dir = os.path.join(FileConfig().base_dir + "/.pytest_cache") shutil.rmtree(cache_dir) if __name__ == "__main__": pass

你的代码看起来像是一个Python脚本，它导入了shutil、os和platform等模块，并从common.file_config中导入了FileConfig类。该脚本定义了一个名为delete_file的函数，该函数接受一个或多个路径参数，并删除指定路径中...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，该类继承了 PyTorch 的 Dataset 类。在类的构造函数中，输入参数 root 指定了数据集的根目录，并检查该目录是否...在 len 函数中，返回数据集的大小，即 input_paths 的长度。

class FlowerDataset(Dataset): def __init__(self, filenames, labels, transform): self.filenames = filenames self.labels = labels self.transform = transform def __len__(self): return len(self.filenames) def __getitem__(self, idx): filename = os.path.basename(self.filenames[idx]) image = None # if if os.path.exists(filename): image = Image.open(self.filenames[idx]).convert('RGB') else: print("文件不存在") if image is None: return self.__getitem__(idx + 1) if image is not None: image = self.transform(image) return image, self.labels[idx]在getitem中发现大量的image is None怎么办

在 __getitem__ 方法中，如果图片不存在，会打印出 "文件不存在"，然后继续执行 if image is None 的代码块，这里的目的是检查图片是否加载成功。如果图片加载成功，image 会被转换为 RGB 格式，并返回该...

data_dir = os.path.normpath(args.data_dir) database = os.path.basename(data_dir)代码解读

这是一行Python代码，其中使用了os.path.normpath函数将args.data_dir路径标准化并赋值给data_dir变量，然后使用os.path.basename函数获取data_dir路径最后一个目录的名称并赋值给database变量。具体来说，os.path....

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是一个 Python 函数，该函数接受五个参数：checkpoint_dir，style_name，test_dir，if_adjust_brightness 和 img_size。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数，用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型...

def open_file(self): config_file = 'config/fold.json' # config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) open_fold = config['open_fold'] if not os.path.exists(open_fold): open_fold = os.getcwd() name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Video/image', open_fold, "Pic File(*.mp4 *.mkv *.avi *.flv " "*.jpg *.png)") if name: self.det_thread.source = name # self.statistic_msg('Loaded file：{}'.format(os.path.basename(name))) config['open_fold'] = os.path.dirname(name) config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(config_json) self.stop()

2. 如果路径不存在，则使用当前工作目录作为路径。 3. 使用 PyQt 的 QFileDialog 弹出文件选择框，让用户选择文件。 4. 如果用户选择了文件，则将文件路径存储在配置文件中，并且停止正在进行的处理任务。 5. 最后，...

for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，这是自动确定聚类数吗

不是，这段代码并不是用来自动确定聚类数的。它是用来将一个数据集按照标签分类保存到不同的文件夹中的代码。具体来说，它首先遍历数据集中所有可能的标签，然后对于每个标签，创建一个对应的文件夹。...

def download_file(): file_path = request.args.get("path", "") file_name = os.path.basename(file_path) pwd_dir = os.getcwd() print(file_path) # 发送文件给客户端进行下载 return send_file(os.path.join(pwd_dir, file_path), as_attachment=True, download_name=file_name)

os.path.basename 函数用于从文件路径中提取文件名。 函数首先获取当前工作目录，然后使用 send_file 函数将文件作为附件发送给客户端进行下载。as_attachment=True 表示将文件作为附件下载，download_name...

for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) print(f)将F输入到表格

slide_name = os.path.basename(i) file_path = os.path.join(path, slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) print(f) # 将 f 变量的值添加到数据框...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

import os folder_list = ['/path/to/folder1', '/path/to/folder2', '/path/to/folder3'] for folder_path in folder_list: for sub_folder in os.listdir(folder_path): sub_folder_path = os.path.join(folder_path, sub_folder) if os.path.isdir(sub_folder_path): for file_name in os.listdir(sub_folder_path): file_path = os.path.join(sub_folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path): print('{}\t{}'.format(os.path.basename(os.path.dirname(folder_path)), file_name))将这个代码修改，只读取txt格式的文件

print('{}\t{}'.format(os.path.basename(os.path.dirname(folder_path)), file_name)) 你需要将代码中的 /path/to/folder1、/path/to/folder2 和 /path/to/folder3 替换成你想要遍历的文件夹路径列表，...
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。