annotations.csv

时间: 2023-10-14 07:06:17 浏览: 51
引用\[2\]:在noduleCADEvaluationLUNA16compare.py代码中,annotations.csv是一个路径,用于指定需要评估的标注信息文件。在这个路径下,可以找到一个名为annotations.csv的文件,其中包含了需要评估的标注信息。这个文件的具体路径是'/home/dlut/cfr/lung-canaer/DeepLung-master/evaluationScript/annotations/annotations.csv'。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Deeplung代码复现(二)](https://blog.csdn.net/weixin_46428351/article/details/118965170)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

No such file or directory: 'C:\\Users\\\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\ Speckle dataset 1.0\\Train_annotations.csv' ​

### 回答1: 这看起来像一个文件路径错误的错误消息。您可能需要检查一下文件路径是否正确,并确保您有权访问该文件。您可以使用Python的os模块来检查文件路径是否正确,例如: ```python import os filepath = 'C:\\Users\\\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\ Speckle dataset 1.0\\Train_annotations.csv' if os.path.exists(filepath): print("文件路径正确") else: print("文件路径错误") ``` 如果文件路径错误,您需要修改路径并确保它可以正确地访问到您要读取的文件。 ### 回答2: 这个错误信息表示找不到指定的文件或目录。在给定的路径中,有几个问题导致找不到文件或目录。 首先,路径中包含了重复的"Users"目录。正确的路径应该是:`C:\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\Speckle dataset 1.0\\Train_annotations.csv`。请注意,每个目录之间应该有两个反斜杠。 其次,文件或目录不存在。请检查是否有拼写错误,或者该文件或目录是否被移动或删除。可以通过在文件资源管理器中手动导航到该路径,以确保文件或目录确实存在。 如果文件或目录确实不存在,可以尝试使用其他文件路径,并确保该路径中的文件或目录是可访问的。如果您不确定正确的路径,请联系文件的提供者或系统管理员寻求帮助。 ### 回答3: 这个错误是由于文件路径不正确引起的。根据错误提示,文件路径为'C:\\Users\\\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\ Speckle dataset 1.0\\Train_annotations.csv'。读取文件时,系统无法找到这个文件路径,导致报错。 在这个文件路径中,有两个问题需要解决。首先,路径中包含了一个多余的反斜杠符号。正确的路径应该为'C:\\Users\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\ Speckle dataset 1.0\\Train_annotations.csv'。 其次,在路径中的空格也可能会引起错误。虽然空格在文件夹名称中是允许的,但为了防止出错,最好是去掉空格或者将其替换为下划线或其他字符。 经过修改后,正确的文件路径应为'C:\\Users\\Users\\Desktop\\StrainNet-master\\Dataset\\Speckle_dataset_1.0\\Train_annotations.csv'。

with open('data/part2/luna/annotations.csv', "r") as f

这是一个使用`with`语句打开文件的代码行。`with`语句可以确保在代码块执行完毕后自动关闭文件,无需手动关闭。在这个例子中,文件路径为`data/part2/luna/annotations.csv`,以只读模式打开("r")。文件对象被赋值给变量`f`,然后你可以在`with`语句块内对文件进行操作。当代码块执行完毕后,文件将被自动关闭。

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#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

分析下这段代码:from mne import Epochs, pick_types, events_from_annotations from mne.io import concatenate_raws from mne.io import read_raw_edf from mne.datasets import eegbci import mne import numpy as np import pandas as pd import glob import numpy as np import os from scipy import signal, fft import matplotlib.pyplot as plt path_time = "ttt.csv" # 患者发病发病起止时间表 file_dir = "chb01" path_save = "data" # 选择患者共有的通道 ch = ['FP1-F7', 'F7-T7', 'T7-P7', 'P7-O1', 'FP1-F3', 'F3-C3', 'C3-P3', 'P3-O1', 'FP2-F4', 'F4-C4', 'C4-P4', 'P4-O2', 'FP2-F8', 'F8-T8', 'T8-P8-0', 'P8-O2', 'FZ-CZ', 'CZ-PZ', 'P7-T7', 'T7-FT9', 'FT9-FT10', 'FT10-T8'] sfreq = 256 bandFreqs = [ {'name': 'Delta', 'fmin': 1, 'fmax': 3}, {'name': 'Theta', 'fmin': 4, 'fmax': 7}, {'name': 'Alpha', 'fmin': 8, 'fmax': 13}, {'name': 'Beta', 'fmin': 14, 'fmax': 31}, {'name': 'Gamma', 'fmin': 31, 'fmax': 40} ] # 定义STFT函数 def STFT(epochsData, sfreq, band=bandFreqs): f, t, Zxx = signal.stft(epochsData, fs=sfreq) bandResult = [] for iter_freq in band: index = np.where((iter_freq['fmin'] < f) & (f < iter_freq['fmax'])) portion = np.zeros(Zxx.shape, dtype=np.complex_) portion[:, :, index, :] = Zxx[:, :, index, :] _, xrec = signal.istft(portion, fs=sfreq) # 保存滤波后的结果 bandResult.append(xrec) return bandResult time = pd.read_csv(path_time,index_col="chb") files = sorted(os.listdir(file_dir)) for file in files: if os.path.splitext(file)[1] == '.edf': f = os.path.splitext(file)[0] f_str = str(os.path.splitext(os.path.splitext(file)[0])[0]) if i == 0: raws = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file,preload=True,verbose=False) raws.pick_channels(ch) raws.filter(0.1,50.,method='iir') raw_d,raw_t = raws[:,:] i+=1 else: i+=1 if f_str in time.index: time.loc[f_str]['start'] = time.loc[f_str]['start'] * 256 + len(raw_t) time.loc[f_str]['end'] = time.loc[f_str]['end']*256 + len(raw_t) raw = mne.io.read_raw_edf(file_dir+"/" + file, preload=True,verbose=False) raw.pick_channels(ch) raw.filter(0.1,50.,method='iir') raws = concatenate_raws([raws,raw]) raws_d, raw_t = raws[:,:] d, t = raws[:,:] data = d*1e6 stft = STFT(d, sfreq) pointNum = d.shape[0] stftFreq = np.abs(fft.fft(stft[:pointNum])) data = np.transpose(stftFreq, axes=(1,3,2,0)) np.save(path_save+"/"+file_dir+".npy",data)

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