python中如何在文件夹中只打开某一种类的文件

您可以使用Python的os模块和glob模块来实现只打开某一种类型的文件。具体的代码如下：

import os
import glob

# 定义文件夹路径和文件类型
folder_path = '/path/to/folder'
file_type = '*.txt'

# 使用glob模块获取符合条件的文件路径列表
file_list = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_type))

# 遍历文件列表，打开文件进行操作
for file_path in file_list:
    with open(file_path, 'r') as f:
        # 进行文件操作

在上面的代码中，您需要将`/path/to/folder`替换为您要操作的文件夹的路径，将`*.txt`替换为您要打开的文件类型。这样，代码就只会打开文件夹中符合条件的文件。

相关问题

用python框出文件夹中的所有图片中的人脸并且保存（不用dlib库）

好的，为了实现这个功能，我们需要使用Python的Pillow库（也称为PIL）来处理图像，并使用OpenCV库来检测人脸。以下是实现步骤：

1. 首先，我们需要安装Pillow和OpenCV库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pillow opencv-python

2. 接下来，我们需要遍历文件夹中的所有图像文件。您可以使用Python的`os`库来实现这一点。以下是遍历文件夹的示例代码：

import os

folder_path = 'your_folder_path'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 处理图像文件
        pass

3. 对于每个图像文件，我们需要使用OpenCV库来检测人脸。以下是检测人脸的示例代码：

import cv2

image = cv2.imread('your_image_path')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in faces:
    # 框出人脸并保存
    pass

请注意，这里我们使用了OpenCV的分类器来检测人脸。需要下载`haarcascade_frontalface_default.xml`文件并存储在您的工作目录中。您可以从OpenCV官方网站下载该文件。

4. 最后，我们需要使用Pillow库来绘制矩形框并保存图像。以下是绘制矩形框并保存图像的示例代码：

from PIL import Image, ImageDraw

image = Image.open('your_image_path')
draw = ImageDraw.Draw(image)
for (x, y, w, h) in faces:
    draw.rectangle((x, y, x+w, y+h), outline=(255, 0, 0))
image.save('your_output_path')

请注意，在绘制矩形框之前，我们需要使用Pillow的`Image.open()`函数打开图像文件。

综上所述，以下是完整的代码实现：

import os
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw

# 遍历文件夹中的所有图像文件
folder_path = 'your_folder_path'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 使用OpenCV检测人脸
        image = cv2.imread(os.path.join(folder_path, filename))
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 绘制矩形框并保存图像
        pillow_image = Image.open(os.path.join(folder_path, filename))
        draw = ImageDraw.Draw(pillow_image)
        for (x, y, w, h) in faces:
            draw.rectangle((x, y, x+w, y+h), outline=(255, 0, 0))
        pillow_image.save(os.path.join(folder_path, 'output', filename))

请注意，这段代码将在与输入文件夹相同的位置创建一个名为`output`的新文件夹，并将所有输出图像保存在其中。您需要先手动创建该文件夹。

在ue5中,用python实现批量导入fbx

在UE5中，可以通过Python脚本实现批量导入fbx模型。具体步骤如下：

1. 打开UE5编辑器，创建一个新项目。

2. 在新项目的Content目录下创建一个Python目录，并在该目录下创建一个Python脚本文件。

3. 在Python脚本中使用UnrealPython模块中的函数，实现批量导入fbx模型。示例代码如下：

import unreal

# 获取当前编辑器中选中的文件夹路径
selected_directory = unreal.EditorAssetLibrary.get_selected_path()

# 遍历选中文件夹下的所有fbx文件
for asset in unreal.EditorAssetLibrary.list_assets(selected_directory, recursive=True, include_folder=True):
    if unreal.EditorAssetLibrary.is_asset_loaded(asset):
        # 如果该文件已经被加载，则跳过
        continue

    # 导入fbx文件
    asset_data = unreal.AssetImportTask()
    asset_data.set_editor_property("filename", asset.get_path_name())
    asset_data.set_editor_property("destination_path", selected_directory)
    asset_data.set_editor_property("replace_existing", True)
    asset_data.set_editor_property("save", False)
    asset_data.set_editor_property("automated", True)
    asset_data.set_editor_property("options", unreal.FbxImportUI())

    unreal.AssetToolsHelpers.get_asset_tools().import_asset_tasks([asset_data])

4. 运行Python脚本，即可批量导入选中文件夹下的所有fbx模型。

需要注意的是，Python脚本中使用的UnrealPython模块需要先在UE5编辑器中启用。具体步骤如下：

1. 打开Edit菜单，选择Plugins。

2. 在Plugins窗口中选择Scripting分类。

3. 启用Python Editor Script Plugin插件。

4. 重启UE5编辑器，Python模块即可使用。