image_dir = "D:/pythonProject/image_dir" for filename in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, filename) image = Image.open(image_path)

时间: 2023-11-26 07:03:36 浏览: 145
TXT

python脚本案例批量图片格式转换

这段代码首先定义了一个变量`image_dir`，指定了图片所在的文件夹路径。然后使用`os.listdir()`函数获取该文件夹中的所有文件名，并使用`os.path.join()`函数拼接文件夹路径和文件名，得到每个图片的完整路径。最后使用`Image.open()`函数打开每个图片，并将其赋值给`image`变量。
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rar

python 开发图片批量处理器程序

for filename in os.listdir(images_dir): if filename.endswith(('.jpg', '.png', '.bmp')): input_path = os.path.join(images_dir, filename) output_path = os.path.join(output_dir, filename) with ...
rar

用python脚本转换图片分辨率

for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'): # 只处理.jpg和.png文件 # 打开图片 img = Image.open(os.path.join(input_dir, filename)) # 计算保持...

为什么运行source_dir = 'D:/图像增强/原始' target_dir = 'D:/图像增强/增强' source_files = os.listdir(source_dir) filename = random.choice(source_files) image = cv2.imread(os.path.join(source_dir, filename))后image值为空

出现这种情况可能是因为图片读取路径...如果以上检查都没有问题，可以尝试使用其他方式读取图片文件，例如使用Pillow库的Image模块等。如果还是无法解决问题，可以提供更多的代码和错误信息，便于更好地理解问题所在。

更改这段代码，让它可以从文件夹中读取图片并进行批量操作from PIL import Image import os # 加载图像 image_path = "D:/pythonProject/image_dir/DL2D00001601.jpg" # 替换为你的图像文件路径 image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小图像的宽度和高度 width, height = image.size crop_width = width // num_cols crop_height = height // num_rows # 切割图像并保存小图像 for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): # 计算切割框的左上角和右下角坐标 left = j * crop_width upper = i * crop_height right = left + crop_width lower = upper + crop_height # 切割图像 crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/crop_{i}_{j}.jpg")

for filename in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, filename) image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小...

import os import pydicom from PIL import Image # 将某个 IMA 文件转换为 PNG 格式并保存 def save_as_png(ds, png_path): # 将 IMA 像素数据转换为图像 pixel_data = ds.pixel_array image = Image.fromarray(pixel_data) image = image.convert('L') # 灰度化 # 保存为 PNG 格式 image.save(png_path) # 定义输入和输出目录 input_dir = './data' output_dir = './output' # 遍历每个子目录 for subdir in os.listdir(input_dir): subdir_path = os.path.join(input_dir, subdir) if not os.path.isdir(subdir_path): continue print(f'Processing {subdir}') # 在输出目录中创建相同的子目录 out_subdir_path = os.path.join(output_dir, subdir) os.makedirs(out_subdir_path, exist_ok=True) # 遍历 full_3mm 和 quarter_3mm 文件夹 for mode in ['full_3mm', 'quarter_3mm']: mode_path = os.path.join(subdir_path, mode) if not os.path.isdir(mode_path): continue # 遍历每个 IMA 文件并转换为 PNG 格式 for filename in os.listdir(mode_path): if not filename.endswith('.ima'): continue ima_path = os.path.join(mode_path, filename) ds = pydicom.dcmread(ima_path) # png_filename = f'{subdir}_{mode}_{ds.SOPInstanceUID}.png' # 使用所有信息作为文件名 png_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png' png_path = os.path.join(out_subdir_path, png_filename) save_as_png(ds, png_path)为什么无生成

这段代码可能无法生成PNG文件是因为文件保存路径不存在或没有写入权限。...你可以添加一些调试代码，例如调用os.path.exists()检查文件路径是否存在，以及添加异常处理代码，以便在保存失败时输出错误信息。

import numpy as np import os data_dir = "C:\\Users\\rog\\Desktop\\key files\\study\\others\\图像素材" file_type = '.raw' image_width=168 image_height=224 rect_width=100 rect_height=10 x=10 y=10 for filename in os.listdir(data_dir): if filename.endswith(file_type): with open(os.path.join(data_dir, filename), 'rb') as f: raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint32) image_size=image_width*image_height image_count=len(raw_data)//image_size for i in range(image_count): image_data=raw_data[i*image_size:(i+1)*image_size] image=image_data.reshape(image_height,image_width) image[x:x+rect_width,y:y+rect_height]=-5 raw_data[i*image_size:(i+1)*image_size]=image.flatten() with open(filename,'wb') as f: f.write(raw_data)

这段代码是一个使用Python语言处理RAW格式图像的示例代码。该代码首先定义了一些变量，包括图像的宽度、高度、裁剪矩形的宽度、高度以及起始坐标。然后，代码通过遍历指定目录下的所有RAW格式文件，读取文件内容并将...

def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.vi_files = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, 'vi'))) def __len__(self): return len(self.vi_files) def __getitem__(self, idx): vi_filename = self.vi_files[idx] vi_path = os.path.join(self.root_dir, 'vi', vi_filename) with open(vi_path, 'rb') as f: vi_image = Image.open(f).convert('RGB') if self.transform: vi_image = self.transform(vi_image) return vi_image

其中，root_dir 是包含数据集的根目录，transform 是可选的数据增强操作，vi_files 是一个包含文件名的列表，通过 sorted 函数对其进行排序，便于按顺序加载数据。__len__() 方法返回数据集的大小，__getitem__() ...

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

jpg_filename_list=[os.path.splitext(filename)[0] for filename in os.listdir(os.path.join(data_root, image_dir)) if filename.endswith('.bmp')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),...

补全下面代码中模型预测部分import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.backend import set_session model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") model.predict(data) print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') client=setup("172.17.0.3") for filename in os.listdir(samples_dir): file_path=os.path.join(samples_dir,filename) classify_flower(file_path) while True: pass if __name__=='__main__': main()

python def classify_flower(filename, data): print("Start classifying") # 预处理图像数据 processed_img = preprocess_image(data) # 将图像数据转换为模型可接受的输入格式 input_data = convert_to...

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用TensorFlow

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

train_set = os.path.join('data/PA100k/data1') train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)

for filename in os.listdir(root_dir): if filename.endswith('.jpg'): image_path = os.path.join(root_dir, filename) label_path = os.path.join(root_dir, filename.replace('.jpg', '.txt')) label = ...
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dir = '‪‪C:\\Users\\王莹\\Desktop\\wywy' imgList =os.listdir(dir) imgList.sort(key=lambda x: int(x.replace("id","").split('.')[0])) i=0

The variable "dir" is assigned the path of a folder containing image files. # 2. The variable "imgList" is assigned a list of image file names in the folder. # 3. The "sort" method is used to sort ...

我的LiTS2017数据集是二维的数据集。数据集里面有命名为train_liver_tumor2的文件夹和命名为liver_tumor2_label的文件夹。train_liver_tumor2文件夹里面有图像，图像的拓展名为.png。liver_tumor2_label文件夹里面有标签,标签拓展名为.png。 修改代码： def windowing(img, window_width, window_center): # params:需要增强的图片, 窗口宽度, 窗中心 通过窗口最小值来线性移动窗口增强 min_windows = float(window_center)-0.5*float(window_width) new_img = (img-min_windows)/float(window_width) new_img[new_img<0] = 0 # 二值化处理 抹白 new_img[new_img>1] = 1 # 抹黑 return (new_img * 255).astype('uint8') # 把数据整理成标准图像格式 img_ct = windowing(img_array, 500, 150) 我的二维LiTS2017数据集的路径为E:\2D-LiTS2017\肝脏加肿瘤。保存路径为E:\增强。帮我创建保存图像与标签的文件夹，并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。

for filename in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'train_liver_tumor2')): if filename.endswith('.png'): # 读取图像和标签 img_path = os.path.join(data_dir, 'train_liver_tumor2', filename) label_...

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for filename in os.listdir(label_dir): if filename.endswith(".jpg"): image_path = os.path.join(label_dir, filename) image = Image.open(image_path) # 将图片文件名和标签索引添加到列表中 image_...

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩