if not os.path.exists(output_folder):

这段代码的作用是判断指定的输出文件夹是否存在，如果不存在则执行相应的操作。

其中，`os.path.exists` 是 Python 内置的函数，用于判断指定路径（可以是文件或文件夹）是否存在。如果存在则返回 True，否则返回 False。

因此，如果指定的输出文件夹不存在，可以在这段代码后面添加相应的操作，例如创建该文件夹。

相关问题

if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder)

这段代码的作用是判断是否存在指定的文件夹路径，如果不存在则创建该文件夹。具体解释如下：

- `os.path.exists(output_folder)` 判断 `output_folder` 文件夹路径是否存在，如果存在返回 `True`，否则返回 `False`。
- `if not os.path.exists(output_folder)` 判断 `output_folder` 文件夹路径是否不存在，如果不存在则执行下面的代码。
- `os.makedirs(output_folder)` 创建 `output_folder` 文件夹路径。如果该文件夹的上级文件夹不存在，则同时创建上级文件夹。

将下面代码简洁化：def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path):
filename = os.listdir(img_path)
np.random.shuffle(filename)

train = filename[:int(len(filename) * 0.9)]
test = filename[int(len(filename) * 0.9):]

out_images = os.path.join(output_path, 'imgs')
os.makedirs(out_images, exist_ok=True)

out_images_train = os.path.join(out_images, 'training')
os.makedirs(out_images_train, exist_ok=True)

out_images_test = os.path.join(out_images, 'test')
os.makedirs(out_images_test, exist_ok=True)

out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations')
os.makedirs(out_annotations, exist_ok=True)

out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training')
os.makedirs(out_annotations_train, exist_ok=True)

out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test')
os.makedirs(out_annotations_test, exist_ok=True)

for i in train:
img_src = os.path.join(img_path, i)
img_dst = os.path.join(out_images_train, i)
shutil.copyfile(img_src, img_dst)

annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt'
annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name)
annotations_dst = os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)
shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

for i in test:
img_src = os.path.join(img_path, i)
img_dst = os.path.join(out_images_test, i)
shutil.copyfile(img_src, img_dst)

annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt'
annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name)
annotations_dst = os.path.join(out_annotations_test, annotations_name)
shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)