解释files = [os.path.join(images_path, p) for p in sorted(os.listdir(images_path))]

这行代码是利用 Python 中的列表推导式来获取指定文件夹路径下的所有文件名称，并将其按照字典序排序后存储在列表 files 中。

具体来说，代码中的 `os.listdir(images_path)` 会返回指定路径 `images_path` 下的所有文件和文件夹的名称列表，包括隐藏文件和文件夹，但是不包含 `.` 和 `..` 这两个特殊目录。然后，`sorted()` 函数会对名称列表进行字典序排序，因为在某些情况下，文件名的顺序很重要。最后，`os.path.join(images_path, p)` 会将每个文件名和指定的文件夹路径 `images_path` 组合成完整路径，并将这些完整路径存储在列表 files 中。

相关问题

用python遍历读取images文件夹里的图片和image_embeded文件夹里的图片，根据序号一一对应，用tensorflow库进行PSNR峰值信噪比计算

以下是一个示例代码，其中假设images文件夹和image_embeded文件夹中的图片文件名是按照相同的顺序命名的：

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image

# 定义函数计算PSNR
def psnr(img1, img2):
    mse = tf.reduce_mean(tf.square(img1 - img2))
    return 20 * tf.math.log(255.0 / tf.sqrt(mse)) / tf.math.log(10.0)

# 遍历images文件夹和image_embeded文件夹中的图片
img_dir = 'images'
embeded_dir = 'image_embeded'
img_files = sorted(os.listdir(img_dir))
embeded_files = sorted(os.listdir(embeded_dir))

# 创建tensorflow会话
sess = tf.Session()

# 循环计算每一对图片的PSNR
for i in range(len(img_files)):
    # 读取原图和嵌入后的图
    img_path = os.path.join(img_dir, img_files[i])
    embeded_path = os.path.join(embeded_dir, embeded_files[i])
    img = Image.open(img_path)
    embeded = Image.open(embeded_path)
    
    # 转换为tensorflow tensor
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img)
    embeded_tensor = tf.convert_to_tensor(embeded)
    
    # 计算PSNR
    psnr_val = sess.run(psnr(img_tensor, embeded_tensor))
    print('PSNR of %s: %f' % (img_files[i], psnr_val))

# 关闭tensorflow会话
sess.close()

注意，以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改。例如，可能需要根据实际情况调整图片的大小、像素格式等参数，以及根据具体需求修改PSNR的计算方法。

请将LiTS2017数据集的图像和标签处理成2D的png格式，并且标签需要拆分成灰度图，背景灰度值0，肝脏灰度值1，肝脏肿瘤灰度值2，给出完整代码，我的LiTS2017数据集路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017，里面包含Training Batch 1，里面有图像，图像拓展名.nii。和Training Batch 2，里面有标签,标签拓展名.nii，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

下面是Python3的完整代码，可以将LiTS2017数据集的图像和标签处理成2D的png格式，并且标签拆分成灰度图：

import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image

# 定义输入输出路径
data_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017"
image_path = os.path.join(data_path, "2D-LiTS2017/images/")
label_path = os.path.join(data_path, "2D-LiTS2017/labels/")
os.makedirs(image_path, exist_ok=True)
os.makedirs(label_path, exist_ok=True)

# 定义标签颜色
label_colors = {0: (0, 0, 0), 1: (255, 255, 255), 2: (128, 128, 128)}

# 处理Training Batch 1
batch1_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1")
image_files = sorted(os.listdir(batch1_path))
for image_file in image_files:
    # 读取图像
    image_path = os.path.join(batch1_path, image_file)
    image = nib.load(image_path).get_fdata()
    image = np.transpose(image, (1, 0, 2))
    for i in range(image.shape[2]):
        # 保存图像
        image_slice = image[:, :, i]
        image_slice = (image_slice / np.max(image_slice) * 255).astype(np.uint8)
        image_slice = Image.fromarray(image_slice)
        image_slice.save(os.path.join(image_path, f"{image_file[:-4]}_{i:03d}.png"))

# 处理Training Batch 2
batch2_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2")
label_files = sorted(os.listdir(batch2_path))
for label_file in label_files:
    # 读取标签
    label_path = os.path.join(batch2_path, label_file)
    label = nib.load(label_path).get_fdata()
    label = np.transpose(label, (1, 0, 2))
    for i in range(label.shape[2]):
        # 拆分标签
        label_slice = label[:, :, i]
        label_slice = (label_slice / np.max(label_slice) * 255).astype(np.uint8)
        label_slice = np.stack([np.zeros_like(label_slice)] * 3, axis=-1)
        for label_value, label_color in label_colors.items():
            label_slice[label_slice[:,:,0]==label_value] = label_color
        label_slice = Image.fromarray(label_slice)
        label_slice.save(os.path.join(label_path, f"{label_file[:-4]}_{i:03d}.png"))

上述代码中，先定义了输入输出路径，并创建了对应的文件夹。然后，对Training Batch 1中的图像和Training Batch 2中的标签进行处理。

对于每个图像，读取.nii文件后转换为numpy数组，然后按照z轴进行切片，将每个切片保存为.png格式的文件。

对于每个标签，读取.nii文件后转换为numpy数组，然后按照z轴进行切片。对于每个切片，将标签值拆分成0、1、2三个灰度值，然后根据颜色字典将每个灰度值映射到对应的RGB颜色上，最后将结果保存为.png格式的文件。

注意，由于标签值可能不连续，因此需要遍历颜色字典中的每个键值对，分别将对应的像素点的颜色赋为对应的RGB值。同时，为了方便后续的训练和预测，将灰度值缩放到0-255范围内，并转换为uint8类型。