savePath = os.path.join(args.dataRootDir,args.dataset, args.model)

时间: 2024-06-05 15:09:59 浏览: 13
这行代码使用了 Python 中的 os 模块中的 join() 方法来拼接字符串。它将 args.dataRootDir 字符串、args.dataset 字符串和 args.model 字符串拼接成一个完整的文件路径,并将结果保存在 savePath 变量中。其中,args 是一个命令行参数解析器 argparse 的对象,可以通过这个对象来获取命令行中传入的参数。
相关问题

savePath = sys.argv[2] IndexError: list index out of range

根据提供的引用内容,出现"list index out of range"错误是因为代码中试图访问列表中不存在的索引位置。具体来说,根据引用,出现该错误的原因是列表的索引分配超出了列表的范围。在引用中的代码块中,通过for循环遍历数据列表datalist时,遍历的范围是从0到249,即range(0, 250),而在引用中的错误提示中,是在第44行中访问了索引为2的sys.argv列表元素,而sys.argv列表中的元素是通过命令行参数传递的。如果在使用该程序时没有正确传递足够的命令行参数,sys.argv列表中的元素个数可能会少于3,导致访问索引为2的元素时发生"IndexError: list index out of range"错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python爬虫中list index out of range解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_45415582/article/details/124112477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【python疑问(已解决)】爬虫时出现IndexError: list index out of range的错误](https://blog.csdn.net/GraceWangWYY/article/details/115034934)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

String savePath = request.getSession().getServletContext().getRealPath("/")

这行代码的作用是获取当前Web应用程序的根目录在服务器上的实际路径。具体来说,HttpServletRequest对象的getSession()方法返回HttpSession对象,HttpSession对象的getServletContext()方法返回ServletContext对象,ServletContext对象的getRealPath("/")方法返回当前Web应用程序的根目录在服务器上的实际路径。这个实际路径可以用于保存文件等操作。需要注意的是,这个实际路径可能依赖于具体的Web容器和部署方式,因此不同的容器和部署方式可能返回不同的实际路径。

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给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if name == 'main': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 。用另一段代码实现相同功能

替换掉import cv2,将代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)改成有相同作用的代码

将代码中的 使用cv2模块的代码替换掉,给出一整段完整代码,实现相同功能。import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation" savepath_vol = savepath + "volume" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

zip
本项目是一个基于SpringBoot开发的华府便利店信息管理系统,使用了Vue和MySQL作为前端框架和数据库。该系统主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者,包含项目源码、数据库脚本、项目说明等,有论文参考,可以直接作为毕设使用。 后台框架采用SpringBoot,数据库使用MySQL,开发环境为JDK、IDEA、Tomcat。项目经过严格调试,确保可以运行。如果基础还行,可以在代码基础之上进行改动以实现更多功能。 该系统的功能主要包括商品管理、订单管理、用户管理等模块。在商品管理模块中,可以添加、修改、删除商品信息;在订单管理模块中,可以查看订单详情、处理订单状态;在用户管理模块中,可以注册、登录、修改个人信息等。此外,系统还提供了数据统计功能,可以对销售数据进行统计和分析。 技术实现方面,前端采用Vue框架进行开发,后端使用SpringBoot框架搭建服务端应用。数据库采用MySQL进行数据存储和管理。整个系统通过前后端分离的方式实现,提高了系统的可维护性和可扩展性。同时,系统还采用了一些流行的技术和工具,如MyBatis、JPA等进行数据访问和操作,以及Maven进行项目管理和构建。 总之,本系统是一个基于SpringBoot开发的华府便利店信息管理系统,使用了Vue和MySQL作为前端框架和数据库。系统经过严格调试,确保可以运行。如果基础还行,可以在代码基础之上进行改动以实现更多功能。

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