ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath,'trainval.txt'), 'w') ftest = open(os.path.join(saveBasePath,'test.txt'), 'w') ftrain = open(os.path.join(saveBasePath,'train.txt'), 'w') fval = open(os.path.join(saveBasePath,'val.txt'), 'w') for i in list: name = total_seg[i][:-4]+'\n' if i in trainval: ftrainval.write(name) if i in train: ftrain.write(name) else: fval.write(name) else: ftest.write(name)

这段代码的主要作用是将数据集的图像文件名写入txt文件中，用于后续训练和测试时的数据读取。

具体来说，代码打开了四个txt文件，分别是`trainval.txt`、`test.txt`、`train.txt`和`val.txt`，并将这些文件对象存储在变量`ftrainval`、`ftest`、`ftrain`和`fval`中。

接着，代码遍历了一个名为`list`的列表，其中包含了所有图像文件的索引。对于每个索引`i`，代码从`total_seg`字典中获取对应文件的文件名，并将其写入相应的txt文件中。

具体来说，如果索引`i`在`trainval`集合中，表示该图像既属于训练集又属于验证集，那么就将其文件名写入`trainval.txt`文件中。如果索引`i`在`train`集合中，表示该图像属于训练集，那么就将其文件名写入`train.txt`文件中；否则，就将其文件名写入`val.txt`文件中。

最后，如果索引`i`不在`trainval`集合中，表示该图像属于测试集，那么就将其文件名写入`test.txt`文件中。

通过这样的处理，可将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并将其文件名保存在txt文件中，方便后续的数据读取和加载。

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f_test = open(os.path.join(list_path, 'test_list.txt'), 'w', encoding='utf-8')

这行代码创建了一个名为 `f_test` 的文件对象，它打开了名为 `test_list.txt` 的文件，并使用 UTF-8 编码格式进行写入操作。`os.path.join()` 函数是用来连接路径的，它将 `list_path` 和 `test_list.txt` 这两个路径合并为一个完整的路径，避免了手动拼接路径字符串的麻烦。最后，`'w'` 参数指示打开文件以进行写入操作。

dest = "key frame" # 抽取图像保存路径 makeOutputDirs(dest) #调用创建目录函数 test_path ='example_data' # 在这里修改视频路径 filenames = os.listdir(test_path) count = 0 for filename in filenames: source = os.path.join(test_path, filename) name = filename.split('.')[0] data = calculateFrameStats(source, False, 0) data = detectScenes(source, dest, data, name, False) keyframeInfo = [frame_info for frame_info in data["frame_info"] if "dominant_cols" in frame_info] # Write out the results data_fp = os.path.join(dest, "metadata", name + "-meta.txt") with open(data_fp, 'w') as f: f.write(str(data)) keyframe_info_fp = os.path.join(dest, "metadata", name + "-keyframe-meta.txt") with open(keyframe_info_fp, 'w') as f: f.write(str(keyframeInfo)) print(count)

这段代码的作用是抽取视频的关键帧并保存到指定路径中。其中，视频路径可以在 test_path 变量中修改，抽取的关键帧保存路径在 dest 变量中定义。代码中还调用了 calculateFrameStats 和 detectScenes 两个函数来计算并检测视频的帧信息和场景变化。最后，将抽取的关键帧信息和视频的帧信息保存到 metadata 目录下。