for i, img_path in enumerate(img_list):

这是一个 Python 中的 for 循环语句，其中 i 是循环计数器，img_list 是一个包含多个图片路径的列表。在循环的每次迭代中，将会把列表中的每个元素赋值给 img_path 变量，并执行循环体内的代码块，这段代码块可能会使用 img_path 变量来处理每个图片。每次循环计数器 i 的值都会自动更新。

相关问题

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

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、分析和机器学习功能。

从skimage.io模块中导入了imsave函数，该函数用于保存图像。glob模块则用于匹配文件路径，可以帮助程序自动批量处理多个文件。