assert os.path.exists(img_path)

时间: 2024-03-23 17:33:45 浏览: 193
PDF

python 错误处理 assert详解

assert os.path.exists(img_path)是一个用于检查文件或目录是否存在的断言语句。它使用了Python的内置模块os和os.path来进行路径操作和文件系统操作。 具体来说，os.path.exists()函数用于检查给定路径是否存在。如果路径存在，则返回True；如果路径不存在，则返回False。在这个断言语句中，我们使用assert关键字来断言路径是否存在，如果路径不存在，则会抛出一个AssertionError异常。 这个断言语句通常用于在程序中进行调试和错误处理。在这个例子中，我们可以使用它来确保在继续执行后续代码之前，所需的图像文件路径img_path确实存在。
阅读全文

相关推荐

rar

test-assert.rar_games_test assert

标题中的“test-assert.rar_games_test assert”暗示了这是一个关于测试和断言的项目，可能与游戏开发或软件测试有关。描述中提到的“involving games with stdio and signals”表明这个项目涉及到使用标准输入输出...
py

auto_assert.py

【快速断言体系】一步步搭建一个高效的快速断言体系

for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist."

具体地，代码使用一个for循环遍历当前批次中的所有图像路径，并使用os.path.exists函数检查每个文件是否存在。如果文件不存在，则程序会抛出一个异常，异常信息为file: '{img_path}' dose not exist.。 这段...

assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)

这是一行Python代码，意思是判断img_path所代表的文件是否存在，如果文件不存在，则会抛出一个错误，错误信息为"file: \'{}\' dose not exist.".format(img_path)，其中{}会被替换为img_path的值。

model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img)

每次循环中，代码使用img_path_list中的图像路径来读取对应的图像，并使用data_transform函数对图像进行预处理。data_transform函数通常用于对输入图像进行归一化、缩放、裁剪等操作，以便将其转换为模型所...

def _construct_imdb(self, cfg): """Constructs the imdb.""" img_dir = self.get_imagedir() assert os.path.exists(img_dir), "{} dir not found".format(img_dir) anno = self.get_anno() # Map class ids to contiguous ids self._class_ids = sorted(list(set(anno.values()))) self._class_id_cont_id = {v: i for i, v in enumerate(self._class_ids)} # Construct the image db self._imdb = [] for img_name, cls_id in anno.items(): cont_id = self._class_id_cont_id[cls_id] im_path = os.path.join(img_dir, img_name) self._imdb.append({"im_path": im_path, "class": cont_id}) logger.info("Number of images: {}".format(len(self._imdb))) logger.info("Number of classes: {}".format(len(self._class_ids)))

这段代码是一个私有方法 _construct_imdb()，其目的是构建一个 imdb（image database）数据库对象，用于存储图像路径和类别信息。 具体来说，该方法首先获取图像目录路径和标注信息，然后使用 anno.values() ...

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

1. import os：导入操作系统模块 2. import json：导入处理json格式的模块 3. import torch：导入深度学习框架PyTorch模块 4. from PIL import Image：从PIL模块中导入Image模块，用于图像处理 5. from torchvision ...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze...

test_task_detector(display=True): td = TaskDetector() test_dir = "image/task" result_dir = "image/task_result" if not os.path.exists(result_dir): os.mkdir(result_dir) assert os.path.exists(result_dir), "不存在%s目录" % result_dir print("********************************") for root, dirs, files in os.walk(test_dir): print(root, dirs, files) for file in files: file_path = os.path.join(root, file) result_path = os.path.join(result_dir, file) image = cv2.imread(file_path) res = td.detect(image) print(res) if len(res) > 0: image = detection_img(res, image) cv2.imwrite(result_path, image) show_test(file, image, display) print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")

- 接着，函数使用 os.path.exists 函数判断结果图像目录是否存在，如果不存在，则使用 os.mkdir 函数创建该目录。 - 然后，函数使用断言语句 assert 来确保结果图像目录存在，如果不存在，则抛出异常并显示一...

assert osp.exists(osp.join(img_dir, split))什么意思

osp 是 os.path 模块的别名，它提供了处理文件路径的函数。osp.join() 函数用于连接多个路径字符串，返回一个新的路径字符串。在这里，它将 img_dir 和 split 这两个路径字符串连接起来，形成一个完整的...

AssertionError: C:\Users\Wwl\Desktop\deep-learning-for-image-processing-master\data_set\flower_data path does not exist.

在这个例子中，assert os.path.exists(img_path)的作用是判断img_path路径下的文件是否存在，如果不存在就会抛出AssertionError异常。因此，你需要检查一下路径是否正确，或者文件是否存在。 以下是可能有用的解决...

LiTS2017数据集的路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017，将数据集的3D图像在z轴上切割成2D的三通道png格式图像，数据集的3D标签在z轴上切割成（要求背景灰度值0、肝脏灰度值1、肝脏肿瘤灰度值2的）2D的png格式标签。，LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹，Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

if not os.path.exists(os.path.join(save_path, "image")): os.makedirs(os.path.join(save_path, "image")) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, "label")): os.makedirs(os.path.join(save_path, ...

文件夹中有很多张图片，随机取出80%张图片放在train文件中，抽取10%放在val文件中，剩下10%放到test文件中，要完成这一步python程序怎么写

if not os.path.exists(image_folder): print(f"Folder {image_folder} does not exist.") else: # 获取所有图片文件列表 all_images = [f for f in os.listdir(image_folder) if os.path.isfile(os.path.join...

二值图像轮廓边缘提取 python

if not os.path.exists(edge_root): os.mkdir(edge_root) file_names = os.listdir(img_root) img_name = [] for name in file_names: if not name.endswith('.png'): assert "This file %s is not PNG"%...

只遍历一个文件里面的前四个图片，怎么设置

assert os.path.exists(img_file), f"file: '{img_file}' dose not exist." # 遍历前四个图片 count = 0 for i in range(4): img_path = img_file if count == 0 else None # 如果不是第一个文件，则设为None try...

帮我挑出文档中所有的伪代码，只要伪代码

assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) img = img.resize((im_width, im_height)) plt.imshow(img) img = np.array(img) / 255. img ...

写出文档中的伪代码，并加以解释

assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' does not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) img = img.resize((im_width, im_height)) plt.imshow(img) img = np.array(img) / 255. img = np....
rar

Test_if_ne.rar_If...

DxTestCase可能会提供断言（assert）函数，用于验证预期的结果是否符合实际计算结果。 在Test_if_ne.c中，开发者可能会使用这样的框架来编写测试用例，每个用例都包含一组输入和预期的输出。他们将使用if语句来...
h

assert.h头文件

assert.h头文件下载

最新推荐

recommend-type

体育课评分系统 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程.zip

体育课评分系统 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程 项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS
recommend-type

【东证期货-2024研报】短期关注天气能否触发惜售.pdf

研究报告
recommend-type

客运自助售票小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程.zip

客运自助售票小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程 项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS
recommend-type

一个完整yolov8整合包.zip

一个完整yolov8整合包yolov8-一体机一个完整yolov8整合包参考仓库https://github.com/z1069614715/objectdetection_scriptB站教学视频https://www.bilibili.com/video/BV15g4y157MF/
recommend-type

解决CAM350导入提示“找不到首标题%，载入停止”

解决CAM350导入gerber提示“找不到首标题%，载入停止” 把文件放到gerber上一层或gerber层，运行此bat命令即可
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。