修改这段代码为函数:originalFile_path = 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\Before'; % 原始的图像文件夹路径 reviseFile_path = 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\after'; % 批处理后的图像文件夹路径 allFileInfo=dir(originalFile_path) [fileNum tmp1]=size(allFileInfo); string fileType; for i=1:fileNum allFileName(i)=string(allFileInfo(i).name) [splitAfter tmp2]=split(allFileName(i),"."); %取出 文件类型 的字符 type=char(splitAfter(2,1)) [tem2 tmp3]=size(type) if tmp3<=1 %可能会出现因此文件 造成程序瘫痪 continue; else newDir=strcat(reviseFile_path,'\',splitAfter(2)) %newDir创建需要分类的文件夹的路径 mkdir(newDir) source=strcat(originalFile_path,'\',allFileName(i)) %源文件路径 destination=strcat(newDir,'\',allFileName(i)) %目标文件路径 movefile(source,destination); % 移动 end end

时间: 2024-03-16 17:41:38 浏览: 15
可以将这段代码封装成一个函数,函数的输入参数为原始的图像文件夹路径和批处理后的图像文件夹路径,输出参数为处理后的图像文件夹路径下的所有文件名。代码如下: ```matlab function allFileName = batchOperation(originalFile_path, reviseFile_path) allFileInfo = dir(originalFile_path); [fileNum, ~] = size(allFileInfo); allFileName = strings(1, fileNum); for i = 1:fileNum allFileName(i) = string(allFileInfo(i).name); [splitAfter, ~] = split(allFileName(i), "."); type = char(splitAfter(2, 1)); [tem2, tmp3] = size(type); if tmp3 <= 1 continue; else newDir = strcat(reviseFile_path, '\', splitAfter(2)); mkdir(newDir); source = strcat(originalFile_path, '\', allFileName(i)); destination = strcat(newDir, '\', allFileName(i)); movefile(source, destination); end end end ``` 调用该函数的方式为: ```matlab allFileName = batchOperation('E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\Before', 'E:\MATLAB\bin\my_MATLAB_Doc\img\batchOperation\after'); ```

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import os import cv2 import numpy as np from whale_optimization_algorithm import WhaleOptimizationAlgorithm # 定义图像增强函数 def image_enhancement(img): # 在此处添加对图像的增强操作 return img # 定义鲸鱼优化算法的适应度函数 def fitness_function(x): # 在此处添加对图像增强参数的处理和应用 # 返回适应度值 return 0 # 获取文件夹中所有图像的路径 def get_image_paths(folder_path): image_paths = [] for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'): image_paths.append(os.path.join(folder_path, file_name)) return image_paths # 读取图像并进行增强 def enhance_images(image_paths): for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 进行图像增强 enhanced_img = image_enhancement(img) # 保存增强后的图像到另一个文件夹中 new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced') cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img) # 使用鲸鱼优化算法对图像进行增强 def enhance_images_with_woa(image_paths): for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 定义鲸鱼优化算法参数 woa = WhaleOptimizationAlgorithm(fitness_function, 10, 50, 100, 2, -2, 2) # 进行图像增强 enhanced_img = image_enhancement(img) # 保存增强后的图像到另一个文件夹中 new_image_path = image_path.replace('original', 'enhanced') cv2.imwrite(new_image_path, enhanced_img)在image_enhancement函数中添加适合的函数,在fitness_function中添加合适的函数

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)这个代码没能生成所需文本

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