TARGET_ROOT_OUT

时间: 2023-09-19 15:09:56 浏览: 63
TARGET_ROOT_OUT 是指在 Android 编译过程中,输出的目标文件夹路径,即编译后的目标设备的根目录。它的值可以通过以下公式计算得到:PROUDCT_OUT = out/target/product/xxx/$(TARGET_COPY_OUT_ROOT) ,其中 xxx 是目标设备的名称,TARGET_COPY_OUT_ROOT 是 root 文件系统的路径。而 PROUDCT_OUT 则是指最终的输出目录。所以可以得到 TARGET_ROOT_OUT = out/target/product/xxx/root/ 。
相关问题

将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = os.listdir(img_path) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') os.makedirs(out_images, exist_ok=True) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') os.makedirs(out_images_train, exist_ok=True) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') os.makedirs(out_images_test, exist_ok=True) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') os.makedirs(out_annotations, exist_ok=True) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') os.makedirs(out_annotations_train, exist_ok=True) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') os.makedirs(out_annotations_test, exist_ok=True) for i in train: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_train, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_train, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst) for i in test: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_test, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_test, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

# toplevel CMakeLists.txt for a catkin workspace # catkin/cmake/toplevel.cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(Project) set(CATKIN_TOPLEVEL TRUE) # search for catkin within the workspace set(_cmd "catkin_find_pkg" "catkin" "${CMAKE_SOURCE_DIR}") execute_process(COMMAND ${_cmd} RESULT_VARIABLE _res OUTPUT_VARIABLE _out ERROR_VARIABLE _err OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ERROR_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ) if(NOT _res EQUAL 0 AND NOT _res EQUAL 2) # searching fot catkin resulted in an error string(REPLACE ";" " " _cmd_str "${_cmd}") message(FATAL_ERROR "Search for 'catkin' in workspace failed (${_cmd_str}): ${_err}") endif() # include catkin from workspace or via find_package() if(_res EQUAL 0) set(catkin_EXTRAS_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/${_out}/cmake") # include all.cmake without add_subdirectory to let it operate in same scope include(${catkin_EXTRAS_DIR}/all.cmake NO_POLICY_SCOPE) add_subdirectory("${_out}") else() # use either CMAKE_PREFIX_PATH explicitly passed to CMake as a command line argument # or CMAKE_PREFIX_PATH from the environment if(NOT DEFINED CMAKE_PREFIX_PATH) if(NOT "$ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}" STREQUAL "") if(NOT WIN32) string(REPLACE ":" ";" CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) else() set(CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) endif() endif() endif() # list of catkin workspaces set(catkin_search_path "") foreach(path ${CMAKE_PREFIX_PATH}) if(EXISTS "${path}/.catkin") list(FIND catkin_search_path ${path} _index) if(_index EQUAL -1) list(APPEND catkin_search_path ${path}) endif() endif() endforeach() # search for catkin in all workspaces set(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE TRUE) find_package(catkin QUIET NO_POLICY_SCOPE PATHS ${catkin_search_path} NO_DEFAULT_PATH NO_CMAKE_FIND_ROOT_PATH) unset(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE) if(NOT catkin_FOUND) message(FATAL_ERROR "find_package(catkin) failed. catkin was neither found in the workspace nor in the CMAKE_PREFIX_PATH. One reason may be that no ROS setup.sh was sourced before.") endif() endif() catkin_workspace()在哪添加target_link_libraries(your_target_name avcodec avformat swscale)

在您的 CMakeLists.txt 文件中,将 `target_link_libraries()` 指令添加到 `add_subdirectory("${_out}")` 的下方。具体位置如下所示: ```cmake ... # include catkin from workspace or via find_package() if(_res EQUAL 0) set(catkin_EXTRAS_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/${_out}/cmake") # include all.cmake without add_subdirectory to let it operate in same scope include(${catkin_EXTRAS_DIR}/all.cmake NO_POLICY_SCOPE) add_subdirectory("${_out}") # Add the target_link_libraries() here target_link_libraries(your_target_name avcodec avformat swscale) else # use either CMAKE_PREFIX_PATH explicitly passed to CMake as a command line argument # or CMAKE_PREFIX_PATH from the environment if(NOT DEFINED CMAKE_PREFIX_PATH) if(NOT "$ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}" STREQUAL "") if(NOT WIN32) string(REPLACE ":" ";" CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) else() set(CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) endif() endif() endif() ... endif() ... ``` 请注意将 `your_target_name` 替换为您实际的目标名称。这将在生成目标时链接 avcodec、avformat 和 swscale 库。 如果您还有其他问题,请随时提问。

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include_directories(/path/to/ffmpeg/include) link_directories(/path/to/ffmpeg/lib)添加在# toplevel CMakeLists.txt for a catkin workspace # catkin/cmake/toplevel.cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(Project) set(CATKIN_TOPLEVEL TRUE) # search for catkin within the workspace set(_cmd "catkin_find_pkg" "catkin" "${CMAKE_SOURCE_DIR}") execute_process(COMMAND ${_cmd} RESULT_VARIABLE _res OUTPUT_VARIABLE _out ERROR_VARIABLE _err OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ERROR_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ) if(NOT _res EQUAL 0 AND NOT _res EQUAL 2) # searching fot catkin resulted in an error string(REPLACE ";" " " _cmd_str "${_cmd}") message(FATAL_ERROR "Search for 'catkin' in workspace failed (${_cmd_str}): ${_err}") endif() # include catkin from workspace or via find_package() if(_res EQUAL 0) set(catkin_EXTRAS_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/${_out}/cmake") # include all.cmake without add_subdirectory to let it operate in same scope include(${catkin_EXTRAS_DIR}/all.cmake NO_POLICY_SCOPE) add_subdirectory("${_out}") target_link_libraries(v4l_driver avcodec avformat swscale) else() # use either CMAKE_PREFIX_PATH explicitly passed to CMake as a command line argument # or CMAKE_PREFIX_PATH from the environment if(NOT DEFINED CMAKE_PREFIX_PATH) if(NOT "$ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}" STREQUAL "") if(NOT WIN32) string(REPLACE ":" ";" CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) else() set(CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) endif() endif() endif() # list of catkin workspaces set(catkin_search_path "") foreach(path ${CMAKE_PREFIX_PATH}) if(EXISTS "${path}/.catkin") list(FIND catkin_search_path ${path} _index) if(_index EQUAL -1) list(APPEND catkin_search_path ${path}) endif() endif() endforeach() # search for catkin in all workspaces set(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE TRUE) find_package(catkin QUIET NO_POLICY_SCOPE PATHS ${catkin_search_path} NO_DEFAULT_PATH NO_CMAKE_FIND_ROOT_PATH) unset(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE) if(NOT catkin_FOUND) message(FATAL_ERROR "find_package(catkin) failed. catkin was neither found in the workspace nor in the CMAKE_PREFIX_PATH. One reason may be that no ROS setup.sh was sourced before.") endif() endif() catkin_workspace()哪

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用

encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理

# encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') # 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip("\"") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("\"\"", "\"") # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()

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