[ i for i in img_list if not img]

时间: 2024-06-06 21:07:27 浏览: 17
As an AI language model, I'm not sure what you're trying to do with this code snippet. However, I can explain what it does. This code uses a list comprehension to filter out any elements in the `img_list` list that are falsy (i.e., evaluate to `False`, such as `None`, `0`, or an empty string). The condition `if not img` checks if the current element `img` is falsy. If it is, it is not included in the resulting list. If `img` is a variable, this code would not work as expected, as `img` would need to be defined before this code is run.
相关问题

def save_to_dict(path, name): # 将图片路径存入name_data_list if name not in name_data_list: # 该类别没有在字典中 img_list = [] img_list.append(path) name_data_list[name] = img_list # 存入字典 else: # 在字典中 name_data_list[name].append(path) # 直接添加

这是一个 Python 函数的定义。名称为 "save_to_dict",接受两个参数:"path" 和 "name"。 它可能是将某些数据保存到字典对象并将其存储到指定路径下。但是没有具体的代码实现,不能确定其具体功能。

def save_to_dict(path, name): if name not in name_data_list: img_list = [] img_list.append(path) name_data_list[name] = img_list else: name_data_list[name].append(path) 这段代码有问题吗?

这段代码有一些问题。 1. 没有定义 `name_data_list` 变量,因此代码在运行时会引发 NameError 异常。 2. 如果 `name_data_list` 字典中包含了名称为 `name` 的键,则代码会把路径附加到该键所对应的列表中。如果 `name_data_list` 字典中不包含名称为 `name` 的键,则代码会创建一个名称为 `name` 的键,并将路径创建为该键所对应的列表的唯一元素。 建议您在代码之前定义 `name_data_list` 字典,以避免发生 NameError 异常。

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给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

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