解释这段代码for i,img_path in enumerate(glob.glob(path)):

时间: 2023-04-02 20:03:23 浏览: 261
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip 人脸识别68个特征点检测数据库

这段代码使用了 Python 中的 glob 模块，它可以根据指定的路径模式匹配文件路径。在这里，path 是一个字符串，表示要匹配的文件路径模式。glob.glob(path) 返回一个列表，其中包含了所有匹配该模式的文件路径。for 循环遍历这个列表，每次迭代将当前文件路径赋值给 img_path，同时使用 enumerate 函数获取当前迭代的索引 i。因此，这段代码可以用来遍历指定路径下的所有文件，并对它们进行一些操作。
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for i, landmark in enumerate(landmarks.parts()): cv2.circle(image, (landmark.x, landmark.y), 2, (0, 255, 0), -1) # 显示结果 cv2.imshow("Face Landmarks", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...
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USB枚举HID设备双向数据传输.zip_HID 源码_USB HID数据传输_USBHIDEnum_hid_enumerate

USB枚举HID设备双向数据传输（STM32程序源码+HID上位机程序+USB开发相关资料）

这段代码使用的卷积神经网络吗import glob import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): img = Image.open(file_path).convert('L').resize((100, 100)) return np.array(img).flatten() # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_path in glob.glob(cat_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(cat_label) for file_path in glob.glob(dog_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 设置图像标题为预测结果 if y_pred[i] == cat_label: ax.set_title("Cat") elif y_pred[i] == dog_label: ax.set_title("Dog") # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()

是的，这段代码中没有使用卷积神经网络，而是使用了支持向量机（SVM）分类器进行图像分类。预处理函数将图像转换为灰度图像并调整大小，然后将其展平为一维向量。接着使用 glob 模块获取图像文件路径，将图像数据和...

修改代码：import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for i,image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')

for i, image_name in enumerate(images): # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in ...

import cv2 from skimage.io import imsave import glob # 有助于文件的遍历 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] # 添加中文字体为简黑 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import os # In[2]:图像处理 # (1)获取指定文件夹的图像文件名列表 str1 = '01ImagesIN/' str2 = '01ImagesOUT/' img_list = glob.glob(str1 + '*.png') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpg') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpeg') # (2)遍历文件名列表的每个文件 for i, img_path in enumerate(img_list): # A.以灰度模式读取原始图像、可视化 # cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。 # cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。 # cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha，可以直接写-1 print('%d----'%(i+1), img_path) (filepath,tempfilename) = os.path.split(img_path) (Myfilename,extension) = os.path.splitext(tempfilename) # 分离文件名的后缀 # ===后面会使用分离出的文件名Myfilename，生成其它的文件名 imgIn = cv2.imread(img_path) plt.figure(figsize = (10,10)) plt.imshow(imgIn) plt.title('输入图像--'+ Myfilename, size = 20) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() # 将该图像转存为至其它位置，文件名是在Myfilename基础上产生的 imsave(str2+ Myfilename +'_out.jpeg',imgIn )的详解

这段代码主要是导入了OpenCV和scikit-image库中的一些函数和模块，以便在Python程序中使用它们。 其中，import cv2语句用于导入OpenCV库，该库是一个广泛应用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理、分析和机器学习...

imgs_path = glob.glob('C://Users/18842/Desktop/fishfishes/*/*.jpg') all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path] label_names = np.unique(all_labels_name) label_to_index = dict((name, i) for i, name in enumerate(label_names)) index_to_label = dict((v,k) for k, v in label_to_index.items())

- all_labels_name = [img_p.split("\\")[-2].split(".")[1] for img_p in imgs_path]：使用列表推导式从每个图像文件路径中提取标签名称。通过将路径字符串按\进行分割，取倒数第二个元素，再通过.进行分割，...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 # 保存结果地址 # print(idx) cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save") 分割结果还是不能保存到路径里，请给我的代码修正。指出问题

for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

for index, img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_...

cate = [path + x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path + x)] imgs: List[object] = [] labels = [] for idx, folder in enumerate(cate): for im in glob.glob(folder + '/*.jpg'): img: object = cv2.imread(im) img = cv2.resize(img, (w, h)) imgs.append(img) labels.append(idx) return np.asarray(imgs, np.float32), np.asarray(labels, np.int32)

这是一个函数，它的参数是文件夹路径path、图像的宽度w和高度h。该函数的作用是读取文件夹中所有的.jpg格式的图像文件，并将它们缩放到指定的大小(w,h)。函数返回一个元组，第一个元素是一个numpy数组，其中包含所有...

def __init__(self, indir=None): """ Initialize the instance. @indir (string) The directry path containing CT iamages. """ self.stack = None self.mask = None self.shape = None self.outdir = None self.peak_air = None self.peak_soil = None self.diff = None if indir is not None: self.loadStack(indir) else: self.indir = None def loadStack(self, indir): """ Load the CT images. @indir (string) The directry path containing the CT iamages. """ self.indir = indir files = glob.glob(os.path.join(self.indir, '*.*')) files = [f for f in files if f.endswith('.cb')] #// '.cb' is the extension of the CT iamges generated with Shimazdu X-ray CT system if len(files) == 0: raise Exception('Stack loading failed.') files.sort() print('Stack loading: {}'.format(self.indir)) self.stack = [io.imread(f) for f in tqdm.tqdm(files)] self.stack = np.asarray(self.stack, dtype=np.uint16) #// '.cb' files is the 16-bit grayscale images self.shape = self.stack.shape return def checkStack(self): """ Check whether the CT images was loaded. """ if self.stack is None: raise Exception('The CT images not loaded.') def checkMask(self): """ Check whether the CT mask was computed. """ if self.mask is None: raise Exception('The mask not computed.') def saveStack(self, outdir): """ Save the processed images. @outdir (string) The directry path where self.stack will be saved. """ self.checkStack() self.outdir = outdir if not os.path.isdir(self.outdir): os.makedirs(self.outdir) print('Stack saving: {}'.format(self.outdir)) for i, img in enumerate(tqdm.tqdm(self.stack)): img = exposure.rescale_intensity(img, in_range=(0,255), out_range=(0,255)).astype(np.uint8) out = os.path.join(self.outdir, 'img%s.png' % str(i).zfill(4)) io.imsave(out, img) return请完整详细的解释每一行代码意思

这段代码是一个Python类的初始化方法，用于创建一个实例对象。参数indir是一个可选参数，表示CT图像所在的文件夹路径。如果传入了indir，就调用loadStack方法加载图像；否则，将实例的indir属性设置为None。...
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AssertionError: train: No labels found in D:\YOLO\datasets\Armor\labels\1.cache, can not start training.

images = [x for x in files if os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats] videos = [x for x in files if os.path.splitext(x)[-1].lower() in vid_formats] ni, nv = len(images), len(videos) self....

将上述代码写成批量扩充图片

for i, img_path in enumerate(original_images): image = Image.open(img_path) augmented_images = augment_images([image], [transform]) for j, augmented_img in enumerate(augmented_images): filename ...

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for i, file_name in enumerate(img_files): # 构造新的文件名 new_name = '{:03d}.jpg'.format(i) # 重命名文件 os.rename(os.path.join(folder, file_name), os.path.join(folder, new_name)) 在这个示例...

ACGAN自动生成动漫头像PyTorch代码和 数据集

for i, imgs in enumerate(dataloader): # 真实图像标签为1 valid = torch.ones((imgs.size(0), 1)).to(device) # 假的图像标签为0 fake = torch.zeros((imgs.size(0), 1)).to(device) # 训练判别器 ...

怎么使用自己的图像数据训练3d resnet神经网络？给出python代码，和具体的图像格式、存放文件夹等

for i, index in enumerate(indices): # 从文件路径中获取图像和标签 image_file = self.image_files[index] label = self.labels[index] # 加载图像并调整大小或维度 with Image.open(image_file) as im: ...
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