if not os.path.isdir

时间: 2024-03-20 14:36:31 浏览: 11
if not os.path.isdir是一个条件语句,用于判断给定的路径是否为一个目录。如果给定的路径不是一个目录,则条件成立,返回True;如果给定的路径是一个目录,则条件不成立,返回False。 在Python中,os模块提供了一系列用于操作文件和目录的函数。其中,os.path.isdir函数用于判断给定的路径是否为一个目录。它接受一个路径作为参数,并返回一个布尔值,表示该路径是否为一个目录。 如果需要执行某些操作,只有在给定的路径不是一个目录时才执行,可以使用if not os.path.isdir来进行条件判断。
相关问题

if not os.path.isdir(os.path.join(root_, name)): continue解释

这是一个条件语句,用于判断一个指定的文件夹中是否包含子文件夹。 首先,`os.path.join(root_, name)`用于将`root_`和`name`两个字符串拼接成一个完整的文件夹路径,其中`os.path.join()`函数会自动添加操作系统特定的路径分隔符。 接着,`os.path.isdir()`函数用于判断一个路径是否为文件夹。如果是文件夹,则返回`True`,否则返回`False`。 最后,`if not`用于判断`os.path.isdir()`函数的返回值是否为`True`,如果不是,则执行后面的`continue`语句,跳过这个子文件夹,继续处理下一个子文件夹。 这个条件语句通常用于遍历一个文件夹中的所有文件,但是忽略其中的子文件夹。如果需要处理子文件夹中的文件,可以去掉这个条件语句。

if not os.path.isdir(label_to_PATH): os.mkdir(label_to_PATH)

这段代码的意思是,如果指定的路径(label_to_PATH)不存在文件夹,则创建该文件夹。os.path.isdir()函数用于判断指定路径是否为一个已存在的目录,如果是,则返回True,否则返回False。os.mkdir()函数用于创建一个指定名称的目录。因此,这段代码的作用是在需要时创建指定的文件夹,以便在后续操作中存储数据或其他文件。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

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