if not os.path.exists(output_folder):

时间: 2023-06-18 14:02:27 浏览: 212
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使用OpenCV-Python批量为照片应用卡通动漫滤镜.zip

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。
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if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) # 将每一页转换为图片 images = convert_from_path(pdf_file_path, output_folder=output_folder) for i, image in enumerate(images): ...
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图像批量命名.rar

if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')): # 支持的格式 img = Image.open...

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

- 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...

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...

import arcpyimport os# 定义参数input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入数据output_folder = arcpy.GetParameterAsText(1) # 输出文件夹# 获取要素类或表格名称desc = arcpy.Describe(input_data)name = desc.name# 构建输出路径output_path = os.path.join(output_folder, name + ".gdb")# 创建文件夹和文件数据库if not os.path.exists(output_folder): os.mkdir(output_folder)arcpy.CreateFileGDB_management(output_folder, name + ".gdb")# 导出数据arcpy.Copy_management(input_data, os.path.join(output_path, name))运行错误：IndentationError: unexpected indent (批量导出数据.py, line 15) 执行(批量导数据)失败。请改正代码

if not os.path.exists(output_folder): os.mkdir(output_folder) arcpy.CreateFileGDB_management(output_folder, name + ".gdb") # 导出数据 arcpy.Copy_management(input_data, os.path.join(output_path, ...

from PIL import Image import os import numpy as np input_folder = 'D://with ground truth/train/disp' # 输入文件夹路径 output_folder = 'D://with ground truth/train/disp2' # 输出文件夹路径 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.tif') or filename.endswith('.tiff'): # 仅对tif或tiff格式的文件进行转换 with Image.open(os.path.join(input_folder, filename)) as im: im.save(os.path.join(output_folder, os.path.splitext(filename)[0] + '.png'))报错raise OSError(msg) from e OSError: cannot write mode F as PNG

if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.tif') or filename.endswith('.tiff'): # 仅对tif或tiff格式的文件进行...

import arcpy import os try: # 定义参数 input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入数据 output_folder = arcpy.GetParameterAsText(1) # 输出文件夹 # 获取要素类或表格名称 desc = arcpy.Describe(input_data) name = desc.name # 构建输出路径 output_path = os.path.join(output_folder, name + ".gdb") # 创建文件夹和文件数据库 if not os.path.exists(output_folder): os.mkdir(output_folder) arcpy.CreateFileGDB_management(output_folder, name + ".gdb") # 导出数据 arcpy.Copy_management(input_data, os.path.join(output_path, name)) except Exception as e: print(e)运行错误：IndentationError: unexpected indent (批量导出数据.py, line 16) 执行(批量导数据)失败。请改正代码

if not os.path.exists(output_folder): os.mkdir(output_folder) arcpy.CreateFileGDB_management(output_folder, name + ".gdb") # 导出数据 arcpy.Copy_management(input_data, os.path.join(output_...

count = 1 while count <= cfg.RUN_N_TIMES: output_path = os.path.join(output_dir, output_folder, f"run{count}") # pause for a random time, so concurrent process with same setting won't interfere with each other. # noqa sleep(randint(3, 30)) if not PathManager.exists(output_path): PathManager.mkdirs(output_path) cfg.OUTPUT_DIR = output_path break else: count += 1

在每次循环中，代码会先生成一个新的文件夹名字(output_path)，然后随机等待3到30秒，以避免同时运行的进程互相干扰。接着判断这个文件夹是否已经存在，如果不存在，则创建这个文件夹，并将cfg.OUTPUT_DIR设置为这个...

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 调用函数，生成新文件夹并存储调整后的图片 new_size = (224, 224) # 调整后的图片尺寸为 224x224 generate_resized_images...

for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a') as out_file: # 将第i行写入对应的新csv文件 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)运行这段代码输出的csv文件每个都多出隔行空行，怎么删去

if os.path.exists(out_file_path) and os.path.getsize(out_file_path) > 0: continue with open(out_file_path, 'a') as out_file: 这样就可以在每次写入前检查文件是否为空，如果为空才进行写入操作，否则...

def send_message(): socketio.emit('output', {"code": 200, "msg": "success"}) @app.route('/tiji', methods=['POST']) def tiji(): dch = request.form.get('dch') name = request.form.get('filename') print(name) folder_name = f"{dch}dianyun" if not os.path.exists(folder_name): os.mkdir(folder_name) for file in request.files.getlist('file'): filename = file.filename file.save(os.path.join(folder_name, filename)) dhs = request.form.getlist('dh') print(len(dhs)) for i in range(len(dhs)): print(dhs[i]) folder_path = os.path.join(folder_name) file_name = f"{name}.laz" if has_file(folder_path, file_name): thread = threading.Thread(target=send_message) thread.start() else: return jsonify({"code": 200, "msg": "no_file"}) return jsonify({"code": 200, "msg": "done"}) 这段代码执行后，前端如何接收success

然后，使用 io() 方法创建了一个 SocketIO 实例，并使用 on 方法监听名为 'output' 的事件。当收到来自服务器的 'output' 事件时，会触发回调函数，并将消息内容显示在页面上。 确保在前端页面中正确引入 ...

@app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): dch = request.form['dch'] dch_folder = "restr" + dch count = 1 while os.path.exists(os.path.join('D:\cj', dch_folder)): dch_folder = "restr" + dch + "_" + str(count) count += 1 os.makedirs(os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'photos')) os.makedirs(os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'kmls')) os.makedirs(os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'project')) photos_folder = os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'photos') kmls_folder = os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'kmls') project_folder = os.path.join('D:\cj', dch_folder, 'project') for file in request.files.getlist('files'): filename = file.filename file.save(os.path.join(photos_folder, filename)) dhs = request.form.getlist('dh') for dh in dhs: src_path = os.path.join(r'D:/911kml/', dh + '.xlsx.kml') dst_path = os.path.join(r'D:/cj', dch_folder, 'kmls/', dh + '.xlsx.kml') shutil.copy(src_path, dst_path) subprocess.Popen(["python", "restruct.py", dch, photos_folder, project_folder, kmls_folder])使用python3.6版本的websocket，在flask框架中将这段代码运行中的输出信息，实时发送给前端，给出前端访问地址

if output == '' and process.poll() is not None: break if output: print(output.strip()) socketio.emit('output', output.strip()) return render_template('index.html') 然后，在前端 HTML 文件中...

@app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): dch = request.form['dch'] dch_folder = "restr" + dch count = 1 while os.path.exists(os.path.join('D:\\cj', dch_folder)): dch_folder = "restr" + dch + "_" + str(count) count += 1 os.makedirs(os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'photos')) os.makedirs(os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'kmls')) os.makedirs(os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'project')) photos_folder = os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'photos') kmls_folder = os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'kmls') project_folder = os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'project') for file in request.files.getlist('files'): filename = file.filename file.save(os.path.join(photos_folder, filename)) dhs = request.form.getlist('dh') for dh in dhs: src_path = os.path.join(r'D:/911kml/', dh + '.xlsx.kml') dst_path = os.path.join(r'D:/cj', dch_folder, 'kmls/', dh + '.xlsx.kml') shutil.copy(src_path, dst_path) subprocess.Popen(["python", "restruct.py", dch, photos_folder, project_folder, kmls_folder])使用python3.6版本的websocket，将这段代码运行中的输出信息，实时发送给前端

while os.path.exists(os.path.join('D:\\cj', dch_folder)): dch_folder = "restr" + dch + "_" + str(count) count += 1 os.makedirs(os.path.join('D:\\cj', dch_folder, 'photos')) os.makedirs(os.path....

解释 # Extract object detection boxes for a second stage classifier if extract_bounding_boxes: p = Path(self.img_files[i]) img = cv2.imread(str(p)) h, w = img.shape[:2] for j, x in enumerate(l): f = "%s%sclassifier%s%g_%g_%s" % (p.parent.parent, os.sep, os.sep, x[0], j, p.name) if not os.path.exists(Path(f).parent): os.makedirs(Path(f).parent) # make new output folder

这段代码的作用是从图像中提取物体检测框，以便于第二个阶段分类器的使用。如果 extract_bounding_boxes 参数为真，那么该方法会遍历所有的图像文件，读取图像并获取其高度和宽度。然后，对于每个检测到的物体框，...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

assert os.path.exists(folder_path), "folder: '{}' dose not exist.".format(folder_path) y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device) ...

代码解释out, source, weights, view_img, save_txt, imgsz = \ opt.output, opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save_txt, opt.img_size webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt') # Initialize device = torch_utils.select_device(opt.device) if os.path.exists(out): shutil.rmtree(out) # delete output folder os.makedirs(out) # make new output folder half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

这段代码主要是对程序的命令行参数进行解析和初始化，其中： - out 表示输出文件夹路径； - source 表示输入数据来源，可以是本地视频文件、摄像头、网络摄像头或者文本文件； - weights 表示模型权重文件...
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