if ' ' in line: line = line.split()[0] filelist.append(os.path.join(data_root, line))

时间: 2024-05-23 15:16:00 浏览: 128
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file_box.zip_file_box.zip

这部分代码是对读取到的每行数据进行处理的过程。如果读取到的一行数据中含有空格，那么这行数据很可能是一个带标签的数据，我们只需要保存其中的图像路径即可，因此使用split()方法将这行数据按空格分割，并仅保留第一个元素（即图像路径）。如果这行数据中没有空格，那么它就是一个不带标签的数据，我们直接将整行数据作为图像路径保存。最后，使用os.path.join()方法将数据集根目录和图像路径拼接起来，形成完整的图像路径，并将其添加到filelist列表中。
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5. **LBFileDlg.cpp, FileList.cpp, LBFile.cpp, StdAfx.cpp**：这些都是源代码文件，分别代表不同的类或功能模块。LBFileDlg可能是主对话框类，负责界面的显示和事件处理；FileList可能是处理文件列表逻辑的类；...

def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

这段代码是用于加载数据的，主要做了以下几件...7. 如果process_images为True，则调用ImagePaths类对图像进行处理，并保存在变量self.data中； 8. 如果process_images为False，则直接将文件路径保存在变量self.data中。

def read_image(paths): os.listdir(paths) filelist = [] for root, dirs, files in os.walk(paths): for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == ".jpg": filelist.append(os.path.join(root, file)) return filelist

- filelist.append(os.path.join(root, file)) 如果该文件为jpg格式的图片文件，则将该文件的路径添加到 filelist 列表中，使用 os 模块中的 join() 函数将文件路径和文件名拼接起来。 - return filelist 返回包含...

filelist = os.listdir(path) # 读取文件夹下的所有文件 print(filelist) for item in filelist: if item.endswith('.avi'): # 根据自己的视频文件后缀来写，我的视频文件是mp4格式 print(item) try: src = os.path.join(path, item) vid_cap = cv2.VideoCapture(src) # 传入视频的路径 while True: ret, frame = cap.read() # 读取视频帧 if not ret: break # a = cv2.imread(file_root + '/' + img_name, 0) r = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0, 0) # 高斯滤波 t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_area = cv2.contourArea(contours[i]) one_pic_list.append(contour_area) max_contours = max(one_pic_list) contours_list.append(max_contours) print(len(contours_list)) # 熔池轮廓的个数 mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat( mat_file_path, {'data': contours_list})

mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat(mat_file_path, {'data': contours_list}) 此外，您需要确保已经导入了与代码相关的所有模块，例如 os，cv2 和 numpy。

if __name__ == "__main__": file_path = opt.data_path file_list = opt.test_list f = open(file_list, 'r') filelist = f.readlines() for index in range(len(filelist)): current_file = filelist[index] if opt.kitti2015: leftname = file_path + 'image_2/' + current_file[0: len(current_file) - 1] rightname = file_path + 'image_3/' + current_file[0: len(current_file) - 1] if opt.kitti: leftname = file_path + 'colored_0/' + current_file[0: len(current_file) - 1] rightname = file_path + 'colored_1/' + current_file[0: len(current_file) - 1] savename = opt.save_path + current_file[0: len(current_file) - 1] test(leftname, rightname, savename)

如果是 kitti 数据集，则左右两张图片的路径分别在 colored_0 和 colored_1 文件夹下。然后调用 test 函数对左右两张图片进行处理，得到深度图并保存在指定路径下。这个函数的输入参数包括读取的文件路径，测试文件...

def getAppointFile(path,ls): fileList = os.listdir(path) try: for tmp in fileList: pathTmp = os.path.join(path,tmp) if True==os.path.isdir(pathTmp): getAppointFile(pathTmp,ls) elif pathTmp[pathTmp.rfind('.')+1:].upper()=='PY': ls.append(pathTmp) except PermissionError: pass

4. pathTmp = os.path.join(path,tmp)：使用os.path.join()函数将目录路径path和当前元素tmp组合成一个完整的文件路径，并将结果保存在pathTmp变量中。 5. if True==os.path.isdir(pathTmp):：检查当前...

self.datadir = os.path.join(self.root, "data") self.txt_filelist = os.path.join(self.root, "filelist.txt") self.expected_length = 1281167 self.random_crop = retrieve(self.config, "ImageNetTrain/random_crop", default=True)解析

其中，self.root是类的初始化方法中传入的参数，表示数据集的根目录路径。 - 第二行代码定义了一个变量txt_filelist，用于存储数据集文件列表的文件路径。该文件包含了数据集中所有图像文件的路径信息。 - 第三行...

NOISE_SPLIT_CSV = os.path.join('data', 'file_splits.csv') FILELIST_STUB = os.path.join('data', 'mix_2_spk_filenames_{}.csv') SPLIT_NAMES = {'Train': 'tr', 'Valid': 'cv', 'Test': 'tt'}

这段代码定义了一些常量和字符串格式，用于指定某些文件或目录的位置。...例如，根据 FILELIST_STUB 和 SPLIT_NAMES，可以生成包含训练数据集文件名的 CSV 文件路径为 'data/mix_2_spk_filenames_tr.csv'。

#-*- coding:utf-8 -*- import os #from win32com.client import Dispatch, constants, gencache, DispatchEx import win32api import win32com.client def pdf_xls(root,filename,name): if(filename.find('.xlsx')>=0): pdfname = root+os.sep+filename.replace(".xlsx", ".pdf") else: pdfname = root+os.sep+filename.replace(".xls", ".pdf") xlApp=win32com.client.Dispatch('Excel.Application') xlApp.Visible = 0 xlApp.DisplayAlerts = 0 books = xlApp.Workbooks.Open(name,False) for sh in books.Sheets: sh.PageSetup.Orientation = 1 sh.PageSetup.Zoom = False sh.PageSetup.FitToPagesWide= 1 books.ExportAsFixedFormat(0, pdfname) books.Close() print('保存 PDF 文件：', pdfname) xlApp.Quit() def pdf_doc(root,filename,name): if(name.find('.docx')>=0): pdfname =root+os.sep+filename.replace(".docx", ".pdf") else: pdfname = root+os.sep+filename.replace(".doc", ".pdf") print(pdfname) #print(pdfwj) exec_tool = 'kwps.application' word = win32com.client.DispatchEx(exec_tool) word.Visible = 0 word.DisplayAlerts = 0 password='666666' doc = word.Documents.Open(name,True,False,False,password,password,Visible=False) doc.SaveAs(pdfname,FileFormat=17) #doc.ExportAsFixedFormat(0,pdfname) doc.Close() word.Quit() if __name__ == "__main__": path=input('输入文档路径') for root, directories, files in os.walk(path): n=0 for fileList in files: name=root+ os.sep+fileList #文件名 if (name.find('.doc')>=0): print(name+"开始执行") try: pdf_doc(root,fileList,name) print(name+"已完成执行") except Exception as re: f=open("error_data.txt","a",encoding='UTF-8') f.write(str(name)+str(re)+"\n") f.close() if name.find('.xls')>=0: print(name+"开始执行") try: pdf_xls(root,fileList,name) #root 目录 fileList 文档名称 name 文件加文档名 except Exception as re: f=open("error_data.txt","a",encoding='UTF-8') f.write(name+str(re)+"\n") f.close()这个程序怎么用

这是一个Python程序，用于将Excel或Word文档转换为PDF格式。你需要按照以下步骤使用...如果有转换失败的文档，程序会将其记录在error_data.txt文件中。 注意：在使用该程序前，建议先备份原始文档，以免出现意外情况。

import os import docx text=[] man=0 wom=0 jy=0 wm=0 hz=0 sz=0 path="E:\\keshihua\\data\\sec\\docx\\docx" filelist=os.listdir(path) for image_id in filelist: position=path+"\\"+image_id f=docx.Document(position) for para in f.paragraphs: text.extend(para.text.split('，')) for i in text: if i[-1]=="族": hz=hz+1 break if i[0]族": sz=sz+1 break 哪里错了

3. 在第6行，应该使用 os.path.join() 函数来拼接路径，避免因为不同操作系统的路径分隔符不同而出现问题。 4. 在第9行，应该在循环外部初始化 text 列表，避免重复添加元素。 5. 在第11行，应该将 text ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

import os import docx text=[] man=0 wom=0 jy=0 wm=0 hz=0 sz=0 p=p+1 path="E:\\keshihua\\data\\sec\\docx\\docx" filelist=os.listdir(path) for image_id in filelist: position=path+"\\"+image_id f=docx.Document(position) for para in f.paragraphs: text.extend(para.text.split('，')) for i in text: if i[-1]=="族" if i=="汉族": hz=hz+1 break else: sz=sz+1 break

filelist = os.listdir(path) for image_id in filelist: position = path + "\\" + image_id f = docx.Document(position) for para in f.paragraphs: text.extend(para.text.split('，')) for i in text: ...

filelist = glob.glob(os.path.join(datadir, "**", "*.JPEG")) filelist = [os.path.relpath(p, start=datadir) for p in filelist] filelist = sorted(filelist) filelist = "\n".join(filelist)+"\n" with open(self.txt_filelist, "w") as f: f.write(filelist) tdu.mark_prepared(self.root)解析

1. 使用glob模块的glob函数，结合os模块的join函数，查找datadir目录及其子目录下所有的JPEG文件，并将它们的文件路径存储在filelist列表中。 2. 使用os模块的relpath函数，将filelist中的文件路径转化为相对于...

请解释下面这段代码的意思def allFilePath(rootPath,allFIleList): fileList = os.listdir(rootPath) for temp in fileList: if os.path.isfile(os.path.join(rootPath,temp)): if temp.endswith('.jpg') or temp.endswith('.png') or temp.endswith('.JPG'): allFIleList.append(os.path.join(rootPath,temp)) else: allFilePath(os.path.join(rootPath,temp),allFIleList) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") color=['黑色','蓝色','绿色','白色','黄色'] plateName=r"#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航危0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ险品" mean_value,std_value=(0.588,0.193)

这段代码定义了一个函数 allFilePath，它的作用是遍历指定目录下的所有文件，并将以 jpg、png 或 JPG 结尾的文件路径存储在 allFIleList 列表中。如果遍历到的是一个目录，那么递归调用 allFilePath ...

pyqt5 QFileSystemModel() 点击列表：cartoon_vluse=self.filelist.currentIndex().data() ，如何同时获取列表对象和对象所在路径？

model = self.filelist.model() index = self.filelist.currentIndex() path = model.filePath(index) 其中，self.filelist为QTreeView对象，model为QFileSystemModel对象，index为当前选中项的索引，...

with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths)))详细解析

这段代码是用来从txt_filelist文件中读取文件路径，并进行过滤的，具体的解析如下： 1. 使用with关键字打开txt_filelist文件，并赋值给变量f； 2. 使用read()方法读取文件中的内容，并使用splitlines()方法将文件...

<u-upload v-if="item.tag == 'upload-image' && item.type == 'file'" ref="uploadEnclosureFiles" width="160" height="160" :action="item.action" :file-list="item.fileList" :name="item.name" :auto-upload="item.autoUpload" :max-size="item.maxSize * 1024 * 1024" :max-count="item.maxCount" name="file" :preview-full-image="false" @on-uploaded="onUploadCompleteEnclosure($event, index, item.keyName)"></u-upload>把这段代码修改成可以上传文件

v-if="item.tag == 'upload-file' && item.type == 'file'" ref="uploadEnclosureFiles" :width="160" :height="160" :action="item.action" :file-list="item.fileList" :name="item.name" :auto-upload=...

<u-upload v-if="item.tag == 'upload-image' && item.type == 'file'" ref="uploadEnclosureFiles" width="160" height="160" :action="item.action" :file-list="item.fileList" :name="item.name" :auto-upload="item.autoUpload" :max-size="item.maxSize * 1024 * 1024" :max-count="item.maxCount" name="file" :preview-full-image="false" @on-uploaded="onUploadCompleteEnclosure($event, index, item.keyName)"></u-upload>这段代码为啥只能上传图片不能上传文件

根据你提供的代码片段，使用了 <u-upload> 组件来实现文件上传功能。然而，根据代码的条件判断和属性设置，该组件似乎只能上传图片而不能上传其他类型的文件。 根据代码中的条件判断 item.tag == 'upload-image'...

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WStage平台：无线传感器网络阶段数据交互技术

资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络（WSN）的一个应用阶段，它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段，数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息，并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口，以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面，'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术，尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求，与后端通信，以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称，它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中，可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支，这意味着它包含了当前开发的主线代码，是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络（WSN）是一组带有传感器节点的无线网络，这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息，如温度、湿度、压力等，并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中，一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据，微处理器负责处理数据并执行指令，无线通信模块负责数据传输，而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中，传感器节点'A'作为数据提供者，起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的，每个节点都可以独立地收集数据，也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点，最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中，可能会存在一些挑战，比如如何有效地延长传感器网络的生命周期，如何提高数据传输的可靠性和实时性，以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此，研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述，WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据，并通过网络将其传递给用户。在整个过程中，JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互，而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利，但同时也带来了技术挑战，需要不断的技术创新来解决相关问题。"