os.mkdir(‘data/train’)

这行代码的作用是在当前工作目录下创建一个名为 "data" 的文件夹，然后在 "data" 文件夹下创建一个名为 "train" 的子文件夹。如果 "data" 文件夹已经存在，则不会抛出异常。如果 "train" 文件夹已经存在，则会抛出一个 OSError 异常。

示例代码：

import os

# 在当前工作目录下创建一个名为 "data" 的文件夹，然后在 "data" 文件夹下创建一个名为 "train" 的子文件夹
os.mkdir('data/train')

运行以上代码后，会在当前工作目录下创建一个名为 "data" 的文件夹，然后在 "data" 文件夹下创建一个名为 "train" 的子文件夹。

相关问题

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个图像处理脚本，用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下：

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先安装OpenCV库。另外，这段代码中的变量命名比较规范，代码结构清晰，易于阅读和理解。

mkdir("./dataset/%d/train/" % fold) np.save("./dataset/%d/train/%s.npy" % (fold, name), write_data)

根据你提供的代码，你正在使用 `mkdir()` 函数创建一个目录，并使用 `np.save()` 函数将数据保存为 `.npy` 格式的文件。

代码示例如下：

import os
import numpy as np

# 创建目录
os.mkdir("./dataset/%d/train/" % fold)

# 保存数据为.npy文件
np.save("./dataset/%d/train/%s.npy" % (fold, name), write_data)

在上面的示例中，`os.mkdir()` 函数用于创建目录，你可以提供一个具体的路径。路径中的 `%d` 和 `%s` 是占位符，用于在路径中插入变量的值。

`np.save()` 函数用于将数据保存为 `.npy` 文件。你可以提供一个具体的文件路径来保存文件，路径中的 `%d` 和 `%s` 同样是占位符，用于在路径中插入变量的值。

请确保你有足够的权限来创建目录和保存文件，并且路径中的变量值正确。

希望这个信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。