os.remove(os.path.join(cvcFolder,inputFile)

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB)，解释上述代码，并告诉我怎么设置文件夹格式

1. 引入必要的库：pdb、os、numpy、cv2和argparse。 2. 使用argparse来解析命令行参数，包括输入目录和输出目录等。 3. 遍历输入目录中的所有文件夹，并获取每个文件夹中的图像列表。 4. 根据命令行参数，选择要...

对这段代码也使用多线程：def get_image_files(folder): image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png'] # 定义图片扩展名 image_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if os.path.splitext(file)[1].lower() in image_extensions: img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 加载ONNX模型 ort_session = onnxruntime.InferenceSession('./best_weights.onnx') # 预处理输入图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files....

import os import sys import numpy as np def creat_pcd(input_path, output_path): #Lodaing txt Full_Data = np.loadtxt(input_path) #Creating pcd if os.path.exists(output_path): os.remove(output_path) Output_Data = open(output_path, 'a') Output_Data.write('# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\nVERSION 0.7\nFIELDS x y z rgba\nSIZE 4 4 4 4\nTYPE F F F U\nCOUNT 1 1 1 1') string = '\nWIDTH ' + str(Full_Data.shape[0]) Output_Data.write(string) Output_Data.write('\nHEIGHT 1\nVIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0') string = '\nPOINTS ' + str(Full_Data.shape[0]) Output_Data.write(string) Output_Data.write('\nDATA ascii') for j in range(Full_Data.shape[0]): R=Full_Data[j,1] G=Full_Data[j,1] B=Full_Data[j,2] value = (int(R) << 16 | int(G) << 8 | int(B)) string = ('\n' + str(Full_Data[j,0]) + ' ' + str(Full_Data[j, 1]) + ' ' +str(Full_Data[j, 2]) + ' ' + str(value)) Output_Data.write(string) Output_Data.close() print('--------------Completed--------------') a = input("请输入TXT文件路径：")#文件路径中斜杆使用"/"，比如：D:/pcl/points.txt b = input("请输入PCD文件保存路径：")#比如：D:/pcl/points.pcd creat_pcd(a, b)对这些代码优化

os.remove(output_path) with open(output_path, 'a') as output_data: output_data.write(f"# .PCD v{PCD_VERSION} - Point Cloud Data file format\n") output_data.write("VERSION {}\n".format(PCD_VERSION...

import os import random import shutil # 步骤1：创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在，是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效，请重新输入!") # 步骤2：随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3：读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4：删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为：') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5：追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名！') print('程序运行完毕！')

这是一个 Python 程序，主要进行以下步骤： 1. 创建文件并进行删除确认； 2. 随机生成 10 个小数并检查是否满足要求； 3. 读取文件中的小数并排序； 4. 删除小数点、负号和逗号，并格式化输出；...

在自己电脑任一盘符中新建以OS_Test命名的文件夹，并在该文件夹中新建以.doc .bmp .txt .png .jpeg .xlsx为扩展名的文件若干，请写一个程序，删除掉OS_Test目录里面（不包含子目录）所有的扩展名为.txt的文件，并将删除掉的文件名称打印出来。

os.remove(os.path.join(folder_path, file_name)) # 删除.txt文件 print("已删除以下txt文件：") for file_name in txt_list: print(file_name) 使用方法： 1. 将上述代码复制到Python文件中并保存； 2. ...

4、定义一函数，在函数中使用 input()函数输入一指定路径，统计出该路径下所有的文件夹及文件，将其中所有的空文件夹(不包含文件)及文件大小为 0 的空文件全部删除。再将剩余所有文件按文件按每个文件的文件引用名，文件创建时间及文件大小三个系列数据，写入到“d:\fileinfo\fileinfo.csv 文件中保存起来。注意:只要改变指定路径，就可以获得对应路径下的统计文件信息的 csv 文件。

os.remove(file_path) # 删除大小为0的文件 # 写入CSV文件 with open('d:\\fileinfo\\fileinfo.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['文件引用名', '文件创建...

python，选择文件，按照配置文件config.ini中的sheet名称，将excel中对应的sheet复制到一个新的文件中，并保存在桌面

new_file_path = os.path.join(desktop_path, 'new_file.xlsx') new_wb.save(new_file_path) print('已保存到桌面：', new_file_path) 这段代码会先读取配置文件中的sheet名称，然后读取用户输入的Excel文件，...

请在 D 盘（Windows 系统）或者/usr/local（Linux）下创建一个新的文件 test.txt，若文件存在则需要给出是否要进行删除的提示，若用户输入 y，则删除原来的 test.txt，并新建一个新的 test.txtp'y't

os.remove(os.path.join(path, 'test.txt')) print('原文件已删除') with open(os.path.join(path, 'test.txt'), 'w') as f: f.write('新的 test.txt 文件') print('新文件已创建') else: print('取消创建新...

设计一个代码，用户的输入可能造成某些文件的丢失。

shutil.copyfile(file_path, os.path.join(backup_path, os.path.basename(file_path))) # 删除文件 os.remove(file_path) print("文件已删除！") else: print("文件不存在！") 在上述代码中，如果用户...

实验四、文件操作与异常处理请设计如下功能的 Python 代码并进行验证(以下每个步骤均需要考虑异常!): 1、请在 D 盘(Windows 系统)或者/usr/local(Linux)下创建一个新的文件test.txt，若文件存在则需要给出是否要进行删除的提示,若用户输入y, 则删除原来的 test.txt,并新建一个新的 test.txt，否则转步骤 3; 2、在test.txt文件中随机写入10 个-1-1 的小数，保留2位小数点，并进行检查，若随机生成的数据中没有负数则重新随机，直到序列中至少有2个负数，文件中每行写1 个数字，写完之后，安全关闭文件，并给出完成提示; 3、请打开按上述方法生成的test.txt文件，读取该文件中每行的小数，并将这些数字按照从大到小的顺序进行排列形成一个字符串，并输出该字符串; 4、将3中得到的字符串中的小数点””以及小数点之前的“0”全部删除，得到一个新的字符串，并输出该字符串; 5、计算4中得到的字符串对应的表达式的值，将该值以””进行格式化后输出并追加到test.txt 的最后，安全关闭 test.txt，并给出提示。 6、将test.txt 移动至当前目录，并改名为 test_solved.txt，给出提示。

file_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "test.txt") if os.path.exists(file_path): choice = input("文件已存在，是否删除并重新创建(y/n)?") if choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) ...

要求编写一个文件管理器

if os.path.isfile(os.path.join(path, name)): os.remove(os.path.join(path, name)) print("文件删除成功！") elif os.path.isdir(os.path.join(path, name)): os.rmdir(os.path.join(path, name)) print(...

LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹。Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii。请将我的LiTS2017数据集的3D图像变成2D、RGB三通道、的png格式的图像。数据集的3D标签变成2D单通道的png格式标签。并将其裁剪为单个肝脏区域。同时，移除标签中无肝脏的图片以及肝脏在图片中面积占比小于2%的切片，对数据集进行增强操作，如旋转、翻转、缩放等，以扩充数据集，提高模型的泛化能力。 LiTS2017数据集的路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017。保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。

crop_and_remove_empty(os.path.join(root, file), os.path.join(output_path, "Training Batch 2", file)) for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(output_path, "Training Batch 1")): for file in ...

用python写一个服务并注释，开放一个接口http://192.168.1.226:5000/dezip，启动后，前端访问该接口时会输入堆场号,然后前端会上传duichang.zip压缩文件夹，程序接收到dch并将其作为参数，后将收到的压缩文件解压，解压后，将解压文件中的子文件夹复制到当前目录下的"'dch'+duichang"文件夹中，后将解压文件夹和压缩文件夹删除。最后给出前端与接口对应的网页代码

shutil.move(os.path.join(dch, item), os.path.join(new_folder, item)) os.remove(f.filename) shutil.rmtree(dch) return jsonify({'message': 'Dezip success!'}) if __name__ == '__main__': app.run...

将一个文件夹中的所有Excel文件中A列重命名为DATE，B列重命名为F4，并将这两列形成一个新的csv文件，并将每个csv文件输出到一个文件夹中

file_path = os.path.join(input_folder, file_name) # 将 Excel 文件转换为 CSV 文件并保存到指定的文件夹中 convert_to_csv(file_path, output_folder) 5. 调用 convert_all_files 函数，将一个文件夹中...

os.remove(os.path.join(cvcFolder,inputFile)

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