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')

时间: 2024-03-06 22:50:43 浏览: 89
使用 pathlib 替换操作系统路径(os)后的代码如下: ``` from pathlib import Path 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 `self.data_path` 和 `f'{self.info_prefix}_gt_database'` 两个路径作为参数传入,最后使用 `str()` 函数将路径对象转换为字符串类型,并将其赋值给 `self.database_save_path` 变量。
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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'

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

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