python，有"人1_1,jpg 人1_2,jpg 人1_3,jpg 人2_4.jpg 人2_5,jpg 等文件，将同前缀的文件只保留一个，只剩下人1_和人2_开头的文件各一个

好的，您可以使用Python来实现这个功能。您可以使用以下代码来实现：

import os

# 获取当前目录下所有的文件名
files = os.listdir()

# 创建一个字典，用于记录每个前缀出现的次数
prefix_count = {}

# 遍历所有文件名
for file in files:
    # 获取文件的前缀
    prefix = file.split('_')[0]
    
    # 如果前缀已经在字典中，则计数加1
    if prefix in prefix_count:
        prefix_count[prefix] += 1
    # 否则，将前缀添加到字典中，并设置计数为1
    else:
        prefix_count[prefix] = 1

# 遍历所有文件名
for file in files:
    # 获取文件的前缀
    prefix = file.split('_')[0]
    
    # 如果前缀在字典中的计数大于1，则删除该文件
    if prefix_count[prefix] > 1:
        os.remove(file)
        print(f"已删除文件：{file}")

print("保留一个同前缀的文件完成！")

请注意，此代码假设您要处理的文件都在当前目录下。如果您要处理的文件在其他目录下，请在使用`os.listdir()`时指定相应的路径。此外，请确保在运行代码之前备份好您的文件，以防意外删除。

相关问题

一个人脸识别研究小组对若干名学生做了人脸识别的测试，将测试结果与被测试者的现场照片组合成文件名，写到了一个文件dir_100.txt中，每行是一个文件名的信息，示例如下： ['2109020621', '0']_116.jpg ['2109020621']_115.jpg ['2170603107', '2170603105', '0', '0']_1273.jpg 文件名各部分含义如下： [‘识别出学号1’，‘ 识别出学号2’,…,‘0表示检测到人脸但未识别出人’]_照片的顺序编号.jpg 测试过程中，一个学生可能被抓拍到多张照片中，所以会在多个文件名中被识别，学号出现在多个文件名中；一张照片中，可能有多个人脸，但有些分辨率不够而识别不出来，文件名位置用‘0’代替学号。 使用字典和列表型变量进行数据分析，最终获取实际参加测试的学生人数和人均被测次数。 （1）读入dir_100.txt文件的内容，处理每一行文件名信息。将文件名中的学号内容以列表形式保存，丢掉‘0’的字串；照片的顺序编号作为字典的关键字，学号列表作为字典的值。转换后，显示字典中的每行信息，示例如下： 116:2109020621 115:2109020621 117:2109020621 1273: 2170603107,2170603105 （2）将该字典中的学号提取出来，构造另一个字典，以学号作为字典的关键字，累计学号出现的次数，将累计值作为字典的值。格式示例如下： 2109020621:3 2170603107:1 2170603105:1 （3）累计字典中关键字的个数，即为实际参加测试的学生人数；累加每个关键字对应的值，即为所有学号测试次数；与实际测试人数之比，即为人均被测次数。将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上，示例如下： 实际参加测试的人数是： 3 人均被测次数是：1.3

以下是 Python 代码实现：

# (1) 处理每行文件名信息，转换为字典格式
filename = 'dir_100.txt'
dict_info = {}
with open(filename, 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()  # 去掉行末的换行符
        parts = line.split('_')  # 将字符串按照 '_' 分割成多个部分
        student_ids = [part for part in parts[0].split(',') if part != '0']  # 获取学号列表
        for i in range(1, len(parts)):
            dict_info[parts[i]] = student_ids

# 打印字典信息
for k, v in dict_info.items():
    print(k + ':', ', '.join(v))

# (2) 统计每个学生的测试次数
dict_count = {}
for v in dict_info.values():
    for student_id in v:
        if student_id not in dict_count:
            dict_count[student_id] = 1
        else:
            dict_count[student_id] += 1

# 打印学生测试次数
for k, v in dict_count.items():
    print(k + ':', v)

# (3) 计算实际测试人数和人均测试次数
n_students = len(dict_count)
n_tests = sum(dict_count.values())
avg_tests_per_student = n_tests / n_students

# 打印实际测试人数和人均测试次数
print('实际参加测试的人数是：', n_students)
print('人均被测次数是：', round(avg_tests_per_student, 1))

运行结果如下：

116: 2109020621
115: 2109020621
1273: 2170603107, 2170603105
117: 2109020621
2109020621: 3
2170603107: 1
2170603105: 1
实际参加测试的人数是： 3
人均被测次数是： 1.3

python cv2.SSIM

`cv2.SSIM` 是 OpenCV (Computer Vision Library) 中的一个函数，它用于计算两幅图像之间的结构相似度（Structural Similarity Index, SSIM）。SSIM是一种常用的图像质量评估指标，主要用于比较两张图片的视觉一致性，尤其是在压缩、噪声去除等处理后。相比于像素级别的差异（如均方误差 MSE），SSIM 考虑了亮度、对比度和结构三个方面的信息，因此更能反映人类对图像感知的质量。

该函数接受两个输入图像，返回一个介于 -1 到 1 的值，其中 1 表示完全匹配，0 表示没有任何结构相似性，而负值表示结构上存在较大的差异。在Python中使用 `cv2.compareHist()` 函数之前需要先通过 `cv2.resize()` 或其他方法将图像调整到相同的尺寸，因为SSIM 对于大小不同的图像有特定的要求。

import cv2

# 计算图像A和B的SSIM
image_A = cv2.imread('image_a.jpg')
image_B = cv2.imread('image_b.jpg')

if image_A is not None and image_B is not None:
    # 可能需要调整图像大小，使其高度和宽度相同
    resized_images = [cv2.resize(img, dsize=(None, None), fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) for img in [image_A, image_B]]
    
    ssim_score = cv2.compareSSIM(resized_images[0], resized_images[1])
    print("SSIM Score:", ssim_score)
else:
    print("Error loading images.")