for file in word_files: pdf_file = os.path.join(output_folder, os.path.basename(file).replace(".docx", ".pdf").replace(".doc", ".pdf")) convert(file, pdf_file)

这段代码是将一个文件夹中的所有 Word 文档转换成 PDF 格式，并将转换后的 PDF 文件保存到指定的文件夹中。具体来说，它首先使用 os.path.basename() 函数获取每个 Word 文档的文件名（不包含路径），并使用 .replace() 函数将文件扩展名从 .docx 或 .doc 替换为 .pdf，得到转换后的 PDF 文件名。然后它调用 convert() 函数，将当前 Word 文件转换为 PDF 格式，并将结果保存到指定的 PDF 文件路径。最终，所有 Word 文档都将被转换为 PDF 并保存到指定的文件夹中。

相关问题

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

以下是修改后的代码，满足获取文件夹下所有文件夹的所有图片，更改图片的尺寸后生成文件夹，按照原始文件夹进行排布，文件名使用原始文件名的要求：

import os
import cv2

# 定义函数，用于调整图片尺寸
def resize_image(image_path, output_path, new_size):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, new_size)
    cv2.imwrite(output_path, img_resized)

# 定义函数，用于获取指定文件夹下所有图片
def get_all_images(folder_path):
    images = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png') or file.endswith('.jpeg'):
                images.append(os.path.join(root, file))
    return images

# 定义函数，用于生成新文件夹并存储调整后的图片
def generate_resized_images(source_folder, target_folder, new_size):
    # 获取所有图片
    images = get_all_images(source_folder)
    # 按照原始文件夹进行排布
    for image_path in images:
        relative_path = os.path.relpath(image_path, source_folder)
        output_folder = os.path.join(target_folder, os.path.dirname(relative_path))
        os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
        output_path = os.path.join(output_folder, os.path.basename(image_path))
        # 调整图片尺寸并存储
        resize_image(image_path, output_path, new_size)

# 定义原始和更改大小后的文件夹路径
original_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train\buildings'
resized_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change\buildings'

# 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它
if not os.path.exists(resized_folder_path):
    os.makedirs(resized_folder_path)

# 调用函数，生成新文件夹并存储调整后的图片
new_size = (224, 224) # 调整后的图片尺寸为 224x224
generate_resized_images(original_folder_path, resized_folder_path, new_size)

在使用时，需要将代码中的 `original_folder_path` 替换为要处理的原始文件夹的路径，`resized_folder_path` 替换为生成的新文件夹的路径，`new_size` 替换为要调整的图片尺寸。代码会自动获取原始文件夹下所有图片，并按照原始文件夹进行排布，生成新文件夹并存储调整后的图片。新文件夹的文件名使用原始文件名。

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

好的，你的问题是如何将上述代码修改为对指定文件夹下的所有文件进行预测，并绘制混淆矩阵。

要实现这个功能，你需要进行以下几个步骤：

1. 导入必要的包：

   import os
   import json
   import torch
   from PIL import Image
   from torchvision import transforms
   from sklearn.metrics import confusion_matrix
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   from model import convnext_tiny as create_model

2. 定义函数 `predict_folder`，用于对指定文件夹下的所有文件进行预测：

   def predict_folder(folder_path, model_weight_path, json_path, img_size, num_classes, device):
       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])
       ])

       # read class_indict
       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.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
       model.eval()

       y_true = []
       y_pred = []

       for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
           for file in files:
               img_path = os.path.join(root, file)
               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(img, dim=0)

               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()

                   y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)])
                   y_pred.append(predict_cla)

       return y_true, y_pred

这个函数接受五个参数：

- `folder_path`：要预测的文件夹路径。
- `model_weight_path`：模型权重文件路径。
- `json_path`：类别标签文件路径。
- `img_size`：输入图片的大小。
- `num_classes`：分类器的类别数。
- `device`：设备类型。

函数会返回两个列表 `y_true` 和 `y_pred`，分别代表真实标签和预测标签。

3. 加载类别标签：

   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)

4. 调用 `predict_folder` 函数进行预测：

   folder_path = './test'
   assert os.path.exists(folder_path), "folder: '{}' dose not exist.".format(folder_path)

   y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device)

这里假设要预测的文件夹路径为 `./test`，模型权重文件路径为 `./weights/best_model.pth`，输入图片大小为 224，分类器的类别数为 5。

5. 绘制混淆矩阵：

   cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

   fig, ax = plt.subplots()

   im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
   ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
   ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
          yticks=np.arange(cm.shape[0]),
          xticklabels=list(class_indict.values()), yticklabels=list(class_indict.values()),
          title='Confusion matrix',
          ylabel='True label',
          xlabel='Predicted label')

   plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
            rotation_mode="anchor")

   fmt = 'd'
   thresh = cm.max() / 2.
   for i in range(cm.shape[0]):
       for j in range(cm.shape[1]):
           ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                   ha="center", va="center",
                   color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
   fig.tight_layout()
   plt.show()

这里使用了 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数进行混淆矩阵的计算。然后使用 `matplotlib` 绘制混淆矩阵图像。