files_source = glob.glob(os.path.join('data', opt.test_data, '*.jpg'))

时间: 2024-05-24 20:14:54 浏览: 138
ZIP

vite vue3 import.meta.glob动态路由

这段代码是在Python中使用glob模块寻找特定文件夹中所有以.jpg结尾的文件。具体来说，它使用os模块中的join函数将'data'文件夹、opt.test_data变量中指定的特定子文件夹以及*.jpg通配符组合起来，得到一个用于寻找文件的路径。然后，它使用glob模块中的glob函数返回符合路径要求的所有文件的列表。
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hpftp_glob_stat.nasl

hpftp_glob_stat

for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) print(f)将F输入到表格

f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) print(f) # 将 f 变量的值添加到数据框中 df = df.append(pd.DataFrame({'Slide Name': slide_name, 'Image Count': len(f)}, index=[0]), ignore_index=...

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf'))是什么意思

因此，cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) 这段代码的含义是：获取 folder_path 目录中所有后缀为 .cdf 的文件路径，并将这些文件路径存储在 cdf_files 变量中，cdf_files 是一个...

解释这段代码root = os.path.dirname(__file__) newest_file = root.split('polls')[0] + 'runs\\detect\\*\\*.jpg' list_of_files = glob.glob(newest_file) latest_file = max(list_of_files, key=os.path.getctime) new_save_path = root + "/static/img/predict.jpg" shutil.copyfile(latest_file, new_save_path)

然后，通过 split() 方法将该路径中的 'polls' 目录之前的部分和 'runs\\detect\\*\\*.jpg' 字符串拼接起来，得到一个包含通配符的文件路径。这个文件路径表示在 'polls' 目录之前的路径下，所有层级为二的 '...

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

3. train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')：使用 glob 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 train_low_data_names 列表中。...

self.imgs_path = glob.glob(os.path.join(data_path, 'image/*.png'))

具体来说，os.path.join用于拼接目录路径，将data_path和'image/*.png'拼接为一个完整的目录路径。其中，'image/*.png'是一个通配符，表示所有以.png结尾的文件。 glob.glob()函数用于获取指定目录下所有匹配的文件...

for type_ in name2label.keys(): each_type_number = 0 for type_para in os.listdir(os.path.join(root_, type_)): for type_para_num in os.listdir(os.path.join(root_, type_, type_para)): if each_type_number < 500: current += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number >= 500: current_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number == 600: break if each_type_number == 600: break解释

对于每个文件夹，它会从中选取500个文件加入训练集（current和voltage数组），再选取100个文件加入测试集（current_test和voltage_test数组）。如果已经达到了600个文件，就跳出循环，开始遍历下一个类型文件夹。...

i_test = 0 print('-'*30) print('Creating test images...') print('-'*30) imgs_test = glob.glob(self.test_path+"/*."+"bmp") print(len(imgs_test)) imgdatas_test = np.ndarray((len(imgs_test),self.img_rows,self.img_cols,1), dtype=np.uint8) for imgname_test in imgs_test: midname_test = imgname_test[imgname_test.rindex("/")+1:] img_test = load_img(self.test_path + "/" + midname_test,grayscale = True) #img_test = scipy.io.loadmat(self.test_path + "/" + midname_test) #img_test = img_test['src'] #img_test=img_test.resize(hw) img_test = img_to_array(img_test) imgdatas_test[i_test] = img_test i_test += 1 print('loading test images done') imgs_test = imgdatas_test.astype('float32') imgs_test /= 255 return imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test

具体来说，它首先通过glob函数获取测试数据集中所有.bmp文件的路径，然后利用load_img函数将每个图像转换为numpy数组，并存储到imgdatas_test数组中。最后，它将imgdatas_test数组中的元素转换为float32类型，并将...

解析代码：test_fns = glob.glob(os.path.join(gt_dir, '1*.ARW'))

- 在本段代码中，os.path.join(gt_dir, '1*.ARW') 的作用是拼接出一个以 gt_dir 为根目录，以 "1" 开头且以 ".ARW" 结尾的文件路径模式。 - 然后将这个模式传递给 glob.glob() 函数，获取所有符合该模式的文件路径，...

img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, '*.png'))

这是一个 Python 代码片段，用于获取指定目录下所有以 .png 结尾的文件的路径。glob 模块提供了一个函数 glob，它可以根据指定的规则匹配文件路径。os.path.join 函数用于拼接路径。

# 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read() 把这段代码改成用netCDF4库读取cdf文件

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with netCDF4.Dataset(file, 'r') as cdf_file: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

import os import glob import netCDF4 as nc # 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read()帮我改成使用netCDF4库读取

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: # 打开文件 dataset = nc.Dataset(file) # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

psg_fnames = glob.glob(os.path.join(args.data_dir, "*PSG.edf"))解释这行代码

这行代码是在Python中使用glob模块查找指定目录下所有以"PSG.edf"结尾的文件，并将它们的路径存储在psg_fnames列表中。其中，os.path.join()函数用于将指定目录路径和文件名拼接成完整的文件路径。

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, self.defect_type) + "/*.png") return img_paths loader = ImageLoader("path/to/images", "defect_folder") images = loader.load_images() print(images) ...

解释一下label_path = glob.glob(os.path.join(root_dir, "*.pkl"))[0]

其中，glob.glob()函数会返回一个符合条件的文件列表，os.path.join()函数会将root_dir和*.pkl拼接成一个完整的文件路径，[0]表示取列表中的第一个元素，即第一个符合条件的文件。最终得到的路径可以用于读取和处理....

test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')

在这里，test_dir + '*.jpg' 是一个指定文件路径模式的字符串，它将匹配 test_dir 文件夹下所有以 .jpg 结尾的文件，并返回一个包含这些文件路径的列表 test_img。这样就可以方便地获取指定文件夹下所有符合...

wipas_xml_list= glob.glob(path.join(ip_path, "wipas_0_*.xml")) TypeError: str.join() takes exactly one argument (2 given)

wipas_xml_list = glob.glob(join(ip_path, "wipas_0_*.xml")) 确保ip_path是一个正确的路径字符串，并且"wipas_0_*.xml"是正确的文件名模式。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和完整的错误信息，以便我能够...

如果只处理Excel文件该怎么修改file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*"))这段代码

file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) 这样就只会匹配文件名后缀为.xlsx的Excel文件，而不会包括其他类型的文件。如果还要处理.xls文件，可以将参数修改为"*.xls*"。

file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_extension)) NameError: name 'glob' is not defined

This error occurs because the module glob has not been imported. You can fix this error by adding the following line at the beginning of your code: python import glob This will import the...

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