with open(annotation_file, 'r') as f: PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\VOCdevkit\\labels\\train'

时间: 2023-11-14 16:05:25 浏览: 222
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ChartInfo_annotation_tools:发布用于 ICDAR CHART 2019 竞赛的 CHART 注释工具

这个错误是因为你没有读取或写入文件的权限。你需要更改文件或文件夹的权限以解决这个问题。你可以使用chmod命令更改文件或文件夹的权限。如果你使用的是Windows系统，你需要以管理员身份运行你的代码或更改文件夹的权限以解决这个问题。另外，你需要检查文件或文件夹的路径是否正确，以确保你正在读取或写入正确的文件或文件夹。
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5. "annotation.gif"：更进一步的注释过程动画，可能包含了不同类型的注释操作。 6. "matlab.gif"：可能展示了与MATLAB集成的功能，因为MATLAB是LabelMeToolbox常用的数据处理环境。 7. "LabelMeNEWtight198x55.gif...

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\hdh\\PycharmProjects\\pythonProject5\\Annotation'

引用中提到了一个错误信息：PermissionError: [Errno 13] Permission denied。这个错误表明在执行某个文件时出现了权限问题。引用建议检查文件的系统权限，确保执行该文件的用户具有执行权限。可以使用chmod命令来...

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'G:/Data/dataset/data-v1/annotation'

PermissionError: [Errno 13] Permission denied是一个权限错误。它表示当前用户没有足够的权限来访问或修改指定的文件或目录。这通常发生在你尝试执行需要管理员权限的操作时，但你的用户账户没有这些权限。要解决...

报错： PS C:\Users\ZhangYu> & C:/Users/ZhangYu/AppData/Local/Microsoft/WindowsApps/python3.9.exe c:/Users/ZhangYu/Desktop/cloud/coco/COCOAPI/cocodownloadforwindows.py 'unzip' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。 loading annotations into memory... Traceback (most recent call last): File "c:\Users\ZhangYu\Desktop\cloud\coco\COCOAPI\cocodownloadforwindows.py", line 43, in <module> download_human_dataset(save_dir) File "c:\Users\ZhangYu\Desktop\cloud\coco\COCOAPI\cocodownloadforwindows.py", line 21, in download_human_dataset coco = COCO(ann_file) File "C:\Users\ZhangYu\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python39\site-packages\pycocotools\coco.py", line 81, in __init__ with open(annotation_file, 'r') as f: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\ZhangYu\\Desktop\\cloud\\coco\\COCOAPI\\download\\annotations\\instances_train2017.json'

根据你提供的错误信息，你的注释文件路径是'C:\\Users\\ZhangYu\\Desktop\\cloud\\coco\\COCOAPI\\download\\annotations\\instances_train2017.json'。请确认该路径是否正确，并确保注释文件实际存在于该路径下。...

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\anaconda1\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1390, in open_file self.load_file(filename) File "D:\Anaconda\anaconda1\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1111, in load_file self.show_bounding_box_from_annotation_file(file_path) File "D:\Anaconda\anaconda1\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1144, in show_bounding_box_from_annotation_file self.load_yolo_txt_by_filename(txt_path) File "D:\Anaconda\anaconda1\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1557, in load_yolo_txt_by_filename t_yolo_parse_reader = YoloReader(txt_path, self.image) File "D:\Anaconda\anaconda1\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\libs\yolo_io.py", line 100, in __init__ classes_file = open(self.class_list_path, 'r') FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:\\python\\pycharm\\pycharm_date\\Oracle\\o_datasets\\labels\\train\\classes.txt'

这个错误是由于程序无法找到文件 'D:\\python\\pycharm\\pycharm_date\\Oracle\\o_datasets\\labels\\train\\classes.txt' 导致的。请确保该文件存在于指定的路径中，并且路径名是正确的。你可以检查一下文件是否...

解释Traceback (most recent call last): File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1359, in open_dir_dialog self.import_dir_images(target_dir_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1374, in import_dir_images self.open_next_image() File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1451, in open_next_image self.load_file(filename) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1160, in load_file self.show_bounding_box_from_annotation_file(self.file_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1193, in show_bounding_box_from_annotation_file self.load_yolo_txt_by_filename(txt_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1639, in load_yolo_txt_by_filename t_yolo_parse_reader = YoloReader(txt_path, self.image) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 109, in __init__ self.parse_yolo_format() File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 140, in parse_yolo_format label, x_min, y_min, x_max, y_max = self.yolo_line_to_shape(class_index, x_center, y_center, w, h) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 122, in yolo_line_to_shape label = self.classes[int(class_index)] IndexError: list index out of range

这个错误是由于列表索引超出范围引起的。在你的代码中，尝试通过访问一个不存在的索引来获取列表中的元素。通常，这种错误发生在尝试访问超出列表长度的索引或负数索引时。 在你提供的代码中，错误发生在yolo_line...

Error in convert_annotations(annotation_col, annotation_colors) : Factor levels on variable Histology do not match with annotation_colors

这个错误信息通常出现在R语言的数据处理过程中，当你尝试将数据框中的Histology列转换成特定颜色编码（annotation_colors）的时候。convert_annotations函数似乎无法找到annotation_colors列表中与Histology...

解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)

接下来，使用 open 函数打开训练集和测试集的注释文件，并读取其中的所有行。然后，使用 len 函数计算训练集和测试集的样本数量。接着，使用 np.random.seed 函数设置随机种子，并使用 np.random.shuffle ...

from Bio import SeqIOfrom Bio.SeqFeature import SeqFeature, FeatureLocation# 读取基因组注释文件annotation_file = "genome_annotation.gff3"annotations = SeqIO.parse(annotation_file, "gff3")# 创建字典用于存储每个基因的最长转录本信息gene_to_longest_transcript = {}# 遍历每个注释项for annotation in annotations: if annotation.type == "mRNA": # 获取基因名和转录本ID gene_name = annotation.qualifiers.get("gene") transcript_id = annotation.qualifiers.get("transcript_id") if gene_name and transcript_id: gene_name = gene_name[0] transcript_id = transcript_id[0] # 检查之前是否已经处理该基因，并选择最长的转录本 if gene_name in gene_to_longest_transcript: longest_transcript = gene_to_longest_transcript[gene_name] if len(annotation) > len(longest_transcript): gene_to_longest_transcript[gene_name] = annotation else: gene_to_longest_transcript[gene_name] = annotation# 打印每个基因的最长转录本信息for gene_name, longest_transcript in gene_to_longest_transcript.items(): print(gene_name, longest_transcript.id, len(longest_transcript))

这个是Python中Bio模块的导入语句。其中SeqIO和SeqFeature分别是Bio模块中的两个子模块，用于序列文件的读取和序列特征的处理。SeqFeature中的FeatureLocation则是用于指定序列特征位置的工具。
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Annotation_of_Characteristic_Frequencies:您可以使用它来标注齿轮或轴承故障的特征频率。 如果您在计算Matlab图形中的峰值时感到疲倦和挣扎，则此工具非常适合您〜

特性_频率您可以使用它来标注齿轮或轴承故障的特征频率。 如果您在使用MATLAB Figures中的峰计算工作时遇到困难，那么此工具非常适合您〜 在temporal_figure中找到示例用法； 在注释之前，您需要： 打开MATLAB的.fig...
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Comparison_GO_annotation_systems:该存储库提供有关蛋白质序列的所选GO分类器之间进行比较的相关信息

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def convert_annotation(image_id): in_file = open('C:\\pycharm2013\\ultralytics-main\\data\\Annotations\\' % (image_id), encoding='utf-8') # <object-class> <x> <y> <width> <height> out_file = open('C:\\pycharm2013\\ultralytics-main\\data\\labels\\' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')

out_file = open(f'C:\\pycharm2013\\ultralytics-main\\data\\labels\\{image_id}.txt', 'w', encoding='utf-8') 这样会将 image_id 的值插入到文件路径字符串中，从而解决格式化字符串错误。 请注意，我...

Traceback (most recent call last): File "D:\windows_pycharm_project\combine_all_json.py", line 28, in <module> coco = COCO(file_path) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pycocotools\coco.py", line 84, in __init__ dataset = json.load(open(annotation_file, 'r')) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\json\__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 173: illegal multibyte sequence

with open(annotation_file, 'r', encoding='utf-8') as f: dataset = json.load(f) 请将annotation_file替换为你的注释文件路径。通过指定正确的编码，你应该能够成功加载注释文件并避免UnicodeDecodeError...

代码解释：if __name__ == "__main__": postfix = 'jpg' imgpath = './VOCdevkit/JPEGImages' xmlpath = './VOCdevkit/Annotations' txtpath = './VOCdevkit/txt' if not os.path.exists(txtpath): os.makedirs(txtpath, exist_ok=True) list = os.listdir(xmlpath) error_file_list = [] for i in range(0, len(list)): try: path = os.path.join(xmlpath, list[i]) if ('.xml' in path) or ('.XML' in path): convert_annotation(path, list[i]) print(f'file {list[i]} convert success.') else: print(f'file {list[i]} is not xml format.') except Exception as e: print(f'file {list[i]} convert error.') print(f'error message:\n{e}') error_file_list.append(list[i]) print(f'this file convert failure\n{error_file_list}') print(f'Dataset Classes:{classes}')

这是一段 Python 代码，主要是将 VOC 数据集的 XML 标注文件转换为 txt 文件...如果遇到错误，程序将在控制台打印出错信息，并将错误文件名添加到 error_file_list 中输出。最后打印出转换失败的文件列表和数据集分类。

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

它接受四个参数：data（数据矩阵），Annotation（注释信息），VAR（行名），Color（颜色）。首先，它对数据进行主成分分析（prcomp函数），然后将主成分分析的结果转换为数据帧（pca_out）。接下来，它将行名转换为...

import os root_path="F:/dataset/MOT/UA-DETRAC" label_flder="DETRAC-Train-Annotations-track" img_folder="DETRAC-train-data/Insight-MVT_Annotation_Train" seqs=os.listdir(root_path+"/"+label_flder) train_f=open("UA-DETRAC.train","w") count=0 for seq in seqs: print("seq:",seq) labels=os.listdir(root_path+"/"+label_flder+"/"+seq) for label in labels: img_name=label[:-4]+".jpg" save_str=root_path+"/"+img_folder+"/"+seq+'/'+img_name+"\n" print("img:",save_str) count+=1 print(count) train_f.write(save_str) train_f.close() 分析

这段代码的作用是将指定路径(root_path)下的DETRAC数据集中的训练集图片文件路径写入到UA-DETRAC.train文件中，以便后续训练模型时读取。具体来说，代码中通过os.listdir()方法获取指定路径root_path下的DETRAC-...

anno = open(annotation_path, 'r') PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'VOCdevkit/VOC2007/Annotations'

sudo chown your_username file_path 其中，your_username是您的用户名，file_path是文件的路径。 4. 检查文件路径：确保您提供的文件路径是正确的。可能会出现拼写错误或者路径不存在的情况。 经过以上...
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