label_file = osp.join(self.root, name.split()[1])

时间: 2023-05-11 20:05:24 浏览: 90
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MIL_STD_1323_342_NOT_1.690.pdf

这是一个 Python 代码中的一行，其中 osp 是一个模块，join 是该模块中的一个函数，用于将路径组合起来。self.root 是一个类的属性，name 是一个字符串，split() 函数用于将字符串按照空格分割成一个列表，[1] 表示取该列表的第二个元素。根据这些信息，可以猜测这行代码的作用是将文件名中的第二个单词与 self.root 组合成一个路径，并将结果赋值给 label_file 变量。
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osp.zip_osp

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MIL_STD_1325_178_NOT_3.634.pdf

文件中提到的“Custodians”（保管人）为海军的OSP（可能是Office of the Secretary of the Navy的缩写），表明海军负责该标准的维护和管理。同时，"Preparing activity"（编制单位）和"Review activities"（审查...

img_file = osp.join(self.root, name.split()[0])

这是一个 Python 代码中的一行，它使用 osp 模块中的 join 函数将 self.root 和 name.split()[0] 这两个路径拼接在一起，生成一个新的路径。其中，name 是一个字符串，通过 split() 函数将其按照空格分割成一个列表...

img_file = osp.join(self.root, "%s/%s" % (self.set, name))是在做什么事情

具体来说，它使用 osp.join() 函数将 self.root、self.set 和 name 三个字符串拼接成一个完整的文件路径，并将其赋值给变量 img_file。其中 %s 是字符串格式化操作符，用于将变量插入到字符串中。osp....

root_path = osp.abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))

3. abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))： - osp.abspath()：函数用于返回给定路径的绝对路径。它确保路径是从根目录开始计算的。 - osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir)：这是一个...

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

with open(os.path.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=os.path.join(data_root,ann_dir,line+'....

使用 pathlib 替换操作系统路径（os） self.database_save_path = osp.join( self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')

self.database_save_path = str(Path(self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')) 同样地，我们使用了 Python 的 pathlib 模块，首先导入 Path 类，然后使用 Path() 函数创建一个路径对象，将 ...

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

- this_dir = osp.dirname(__file__)：获取当前文件所在的目录路径。 - lib_path = osp.join(this_dir, 'lib')：将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接，得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path)：将目录...

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库： - os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。...

解释parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import create_voc_list logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中，以便在运行时能够正确地导入模块。具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path...

parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import download_dataset logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中，以便在运行时能够正确地导入模块。具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path...

model_folder = osp.dirname(osp.abspath(__file__))

os.path.abspath()函数用于获取某个文件或目录的绝对路径，其中的参数是当前脚本文件的路径__file__。 os.path.dirname()函数用于获取某个路径的父目录的路径，其中的参数是当前脚本文件的绝对路径。这里的作用是将...

with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(gray_filename_list)) for line in gray_filename_list[:length]: labelpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') graypath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(labelpath,graypath) img=cv.imread(labelpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n')解释一下这个戴拿

打开的文件是根据给定的路径拼接而成的，路径由data_root、split_dir和'trainval.txt'组成。 接下来，定义了一个变量length，它表示gray_filename_list列表的长度，即灰度图像文件名列表的长度。 然后，...

def get_all_face_encoding(): allfile = os.listdir(FACE_ROOT) encodings = [] ids = [] for file in allfile: pth = osp.join(FACE_ROOT, file) if osp.isfile(pth): img = Image.open(pth).convert("RGB") img = np.asarray(img) encodings.append(fr.face_encodings(img)[0]) ids.append(file.split(".")[0]) return encodings, ids

1. 使用 os.listdir() 函数获取 FACE_ROOT 目录下的所有文件和文件夹。 2. 遍历所有文件，对于每一个文件： - 使用 os.path.join() 函数将文件名和 FACE_ROOT 目录路径拼接成完整路径。 - 如果文件是图片...

优化以下Oracle语句： SELECT SUBSTR(msn.serial_number, 1, 10) genset_sn, msi2.segment1 Genset_BOM_NUM, msi2.inventory_item_id, msi.segment1 key_component, mut1.serial_number component_sn, msi.description component_desc, wdj.date_completed, (SELECT MAX(aps.vendor_name) FROM ap_suppliers aps, bom_resources bor, mtl_unit_transactions mut, po_headers_all poh, po_lines_all pol, wip_osp_resources_val_v wor WHERE aps.vendor_id = poh.vendor_id AND bor.resource_id = wor.resource_id AND poh.po_header_id = pol.po_header_id AND pol.item_id = bor.purchase_item_id AND wor.wip_entity_id = mut.transaction_source_id AND mut.serial_number = mut1.serial_number AND mut.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mut.organization_id = mut1.organization_id AND mut.receipt_issue_type = 2 AND mut.transaction_source_type_id = 5 ) supplier FROM mtl_material_transactions mmt1, mtl_material_transactions mmt2, mtl_parameters mpa, mtl_serial_numbers msn, mtl_system_items msi, mtl_system_items msi2, mtl_transaction_types mtt1, mtl_transaction_types mtt2, mtl_unit_transactions mut1, mtl_unit_transactions mut2, wip_discrete_jobs_v wdj WHERE mmt1.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mmt1.organization_id = mut1.organization_id AND WDJ.PRIMARY_ITEM_ID = msi2.INVENTORY_ITEM_ID AND mmt1.transaction_id = mut1.transaction_id AND mmt1.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt1.transaction_type_id = mtt1.transaction_type_id AND mtt1.transaction_type_name = 'WIP Issue' AND NOT EXISTS (SELECT 'WIP Negative Issue or WIP Return' FROM mtl_material_transactions mmt3, mtl_transaction_types mtt3, mtl_unit_transactions mut3 WHERE mmt3.transaction_id = mut3.transaction_id AND mmt3.transaction_type_id = mtt3.transaction_type_id AND mmt3.transaction_date > mmt1.transaction_date AND mtt3.transaction_type_name IN ('WIP Negative Issue', 'WIP Return') AND mut3.serial_number = mut1.serial_number AND mut3.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id) AND mmt2.transaction_id = mut2.transaction_id AND mmt2.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt2.transaction_type_id = mtt2.transaction_type_id AND mtt2.transaction_type_name = 'WIP Completion' AND mpa.organization_code = 'WHP' AND msn.current_organization_id = mpa.organization_id AND LENGTH(msn.serial_number) >= 10 AND msi.inventory_item_id = mmt1.inventory_item_id AND msi.organization_id = mmt1.organization_id AND (msi.planning_make_buy_code = 2 OR msi.segment1 LIKE 'SO%') AND mut2.serial_number = msn.serial_number AND mut2.inventory_item_id = msn.inventory_item_id AND mut2.organization_id = mpa.organization_id AND msi2.ORGANIZATION_ID = '323'

1. 在以下表中创建索引：mtl_material_transactions、mtl_unit_transactions、mtl_system_items、mtl_parameters、mtl_transaction_types、mtl_serial_numbers、wip_discrete_jobs_v 和 bom_resources。 - 在 mtl_...

png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.bmp')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.bmp')] 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)

这段代码首先定义了两个列表：png_filename_list和jpg_filename_list，分别用于存储PNG图像文件和JPG图像文件的文件名（不包括扩展名）。 对于png_filename_list，使用了一个列表推导式，通过遍历指定目录下...

mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")

这段代码的功能是将给定的 mask 图像转换为训练时所需的 ID 标注图像，并将其保存为 PNG 格式。具体实现过程为首先读入 mask 图像，然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID，...

for name in label_names: index_json = label_names.index(name) index_all = classes.index(name) new = new + index_all * (np.array(lbl) == index_json) utils.lblsave(osp.join(pngs_path, count[i].split(".")[0] + '.png'), new)

通过使用label_names.index(name)，可以找到name在label_names列表中的索引。然后，通过classes.index(name)，可以找到name在classes列表中的索引。 接下来，代码使用np.array(lbl) == index_json...
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