clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1]

时间: 2023-03-06 07:58:07 浏览: 131
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第一部分:-Linux 编程

我已成功加载clean_filename和noisy_filename，分别为：clean_filename：'{clean_filename}'，noisy_filename：'{noisy_filename}'。
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使用GCC的基本命令格式为gcc [options] [filenames]。例如，一个简单的"HelloWorld"程序可以通过以下命令编译： c main() { printf("HelloWorld\n"); } 编译这个程序，可以使用命令gcc -o helloworld ...
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Linux环境下C语言编程：GCC与编辑器实战

使用GCC编译C程序的基本语法是gcc [options] [filenames]。例如，一个简单的“HelloWorld”程序可以通过以下方式编译： c #include <stdio.h> int main() { printf("HelloWorld\n"); return 0; } 编译...

class TestDataset(Dataset): def __init__(self, folder_path, hr, lr): super(TestDataset, self).__init__() self.folder_path = folder_path self.hr = hr self.lr = lr self.hr_path = os.path.join(self.folder_path, self.hr) self.lr_path = os.path.join(self.folder_path, self.lr) self.hr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.hr_path) if entry.is_file()] self.lr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.lr_path) if entry.is_file()] self.filenames = self.hr_list self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __getitem__(self, index): self.hr_name = self.hr_list[index] self.lr_name = self.lr_list[index] self.hr_item_path = os.path.join(self.hr_path, self.hr_name) self.lr_item_path = os.path.join(self.lr_path, self.lr_name) hr_img = Image.open(self.hr_item_path).convert("RGB") lr_img = Image.open(self.lr_item_path).convert("RGB") hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img def __len__(self): return len(self.filenames)

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 TestDataset 的数据集类。该类接受三个参数：文件夹路径、高分辨率图像文件夹名称和低分辨率图像文件夹名称。它通过扫描指定文件夹中的文件来获取高分辨率和低分辨率图像...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。 在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光...

class FlowerDataset(Dataset): def __init__(self, filenames, labels, transform): self.filenames = filenames self.labels = labels self.transform = transform def __len__(self): return len(self.filenames) def __getitem__(self, idx): filename = os.path.basename(self.filenames[idx]) image = None # if if os.path.exists(filename): image = Image.open(self.filenames[idx]).convert('RGB') else: print("文件不存在") if image is None: return self.__getitem__(idx + 1) if image is not None: image = self.transform(image) return image, self.labels[idx]在getitem中发现大量的image is None怎么办

在 __getitem__ 方法中，如果图片不存在，会打印出 "文件不存在"，然后继续执行 if image is None 的代码块，这里的目的是检查图片是否加载成功。如果图片加载成功，image 会被转换为 RGB 格式，并返回该...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\main.py", line 157, in <module> for step, (x, y) in enumerate(train_loader): File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 634, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 678, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\pythonProject\main.py", line 45, in __getitem__ return self.__getitem__(idx + 1) File "D:\pythonProject\main.py", line 45, in __getitem__ return self.__getitem__(idx + 1) File "D:\pythonProject\main.py", line 45, in __getitem__ return self.__getitem__(idx + 1) [Previous line repeated 800 more times] File "D:\pythonProject\main.py", line 36, in __getitem__ filename = os.path.basename(self.filenames[idx]) IndexError: list index out of range

在你的代码中，程序出现了一连串的递归调用，导致idx的值一直增加，直到超出了self.filenames列表的索引范围，从而引发了IndexError异常。建议检查你的代码，确保递归调用的正确性，检查self.filenames列表中是否...

class Window(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): super().__init__() btn_chooseFolder = QtWidgets.QPushButton('选择目录', self) btn_chooseFolder.setFixedSize(100, 25) self.label_path = QtWidgets.QLabel('', self) self.folderPath = '' btn_run = QtWidgets.QPushButton('开始', self) btn_run.setFixedSize(60, 25) # 创建一个水平layout作为内部layout hl = QtWidgets.QHBoxLayout() hl.addWidget(btn_chooseFolder) hl.addWidget(self.label_path) hl.addWidget(btn_run) self.textEdit = QtWidgets.QPlainTextEdit(self) # 创建上级layout layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 添加 子layout layout.addLayout(hl) # 添加内部控件 layout.addWidget(self.textEdit) # 指定容器控件自身使用的layout self.setLayout(layout) # 注册按钮点击处理 btn_chooseFolder.clicked.connect(self.chooseFolder) btn_run.clicked.connect(self.run) def chooseFolder(self): filePath = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件所在目录") self.label_path.setText(filePath) self.folderPath = filePath def run(self): for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(self.folderPath): for fn in filenames: # 把 dirpath 和 每个文件名拼接起来 就是全路径 fpath = os.path.join(dirpath, fn) self.textEdit.appendPlainText(fpath + '\n') mp3Path = os.path.join(dirpath, fn.replace('.txt', '.mp3')) cmd = f'edge-tts --voice {VOICE} -f "{fpath}" --write-media "{mp3Path}"' print(cmd) os.system(cmd) app = QtWidgets.QApplication([]) window = Window() window.resize(400, 200) window.show() app.exec_()

这是一个使用PyQt5编写的GUI程序，可以选择一个目录，遍历该目录下的所有文件，将每个文件转换成语音文件。具体实现方式是通过在程序中调用Edge TTS命令行工具来实现的。用户可以通过界面中的按钮来选择目录和开始...

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

这段代码与之前的代码实现不同，它是用于将3D医学图像数据转换为2D图像的。具体来说，它实现了以下功能： 1. 读取niifile文件，提取数据。 2. 将数据保存为图片。 3. 根据阈值判断是否需要保存该图片。...

把下边这段代码修改成一个方法，使其传入字符串后转成语音文件：class Window(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): super().__init__() btn_chooseFolder = QtWidgets.QPushButton('选择目录', self) btn_chooseFolder.setFixedSize(100, 25) self.label_path = QtWidgets.QLabel('', self) self.folderPath = '' btn_run = QtWidgets.QPushButton('开始', self) btn_run.setFixedSize(60, 25) # 创建一个水平layout作为内部layout hl = QtWidgets.QHBoxLayout() hl.addWidget(btn_chooseFolder) hl.addWidget(self.label_path) hl.addWidget(btn_run) self.textEdit = QtWidgets.QPlainTextEdit(self) # 创建上级layout layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 添加 子layout layout.addLayout(hl) # 添加内部控件 layout.addWidget(self.textEdit) # 指定容器控件自身使用的layout self.setLayout(layout) # 注册按钮点击处理 btn_chooseFolder.clicked.connect(self.chooseFolder) btn_run.clicked.connect(self.run) def chooseFolder(self): filePath = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件所在目录") self.label_path.setText(filePath) self.folderPath = filePath def run(self): for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(self.folderPath): for fn in filenames: # 把 dirpath 和 每个文件名拼接起来 就是全路径 fpath = os.path.join(dirpath, fn) self.textEdit.appendPlainText(fpath + '\n') mp3Path = os.path.join(dirpath, fn.replace('.txt', '.mp3')) cmd = f'edge-tts --voice {VOICE} -f "{fpath}" --write-media "{mp3Path}"' print(cmd) os.system(cmd)

def text_to_speech(self, text): mp3Path = "speech.mp3" cmd = f'edge-tts --voice {VOICE} -t "{text}" --write-media "{mp3Path}"' os.system(cmd) 这个方法接受一个字符串参数，将其转换成语音文件并...

详细解释代码：def load_all_data(filenames): X = [] y = [] for filename in filenames: data, label = load_data(filename) X_i, y_i = convert_data(data, label) X.extend(X_i) y.extend(y_i) return np.array(X), np.array(y)

具体来说，load_all_data函数接收一个文件名列表filenames作为输入参数，其中包含了要读取的数据文件的文件名。在函数的开始处，我们定义了两个空列表X和y，用于存储所有样本的特征向量和标签向量。 接下来，我们...

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件，并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释： 1. 首先，通过使用os.walk函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以.csv结尾的文件路径...

下面代码在64G内存会溢出，请设计不会溢出的方法 for i in range(LEN): if (i+1) % 50 == 0: print("load {}-images in memory!".format(i+1)) lr_image, hr_image = imageio.imread(self.lr_filenames[i], pilmode="RGB"), imageio.imread(self.hr_filenames[i], pilmode="RGB") if self.colors == 1: lr_image, hr_image = sc.rgb2ycbcr(lr_image)[:, :, 0:1], sc.rgb2ycbcr(hr_image)[:, :, 0:1] self.hr_images.append(hr_image) self.lr_images.append(lr_image)

可以将代码中的 self.hr_images 和 self.lr_images 改为生成器函数，这样就不需要将所有图片都加载到内存中，从而避免了内存溢出的问题。具体实现可以参考以下代码： def images_generator(lr_filenames, ...

解释每一行代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata 定义一个函数read_niifile，用于读取nifti格式文件。首先使用nibabel库中的load函数读取...
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ABB机器人在自动化生产线中是如何进行路径规划和任务执行的？请结合实际应用案例分析。

ABB机器人在自动化生产线中的应用广泛，其核心在于精确的路径规划和任务执行。路径规划是指机器人根据预定的目标位置和工作要求，计算出最优的移动轨迹。任务执行则涉及根据路径规划结果，控制机器人关节和运动部件精确地按照轨迹移动，完成诸如焊接、装配、搬运等任务。 参考资源链接：[ABB-机器人介绍.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/7xfddv60ge?spm=1055.2569.3001.10343) ABB机器人能够通过其先进的控制器和编程软件进行精确的路径规划。控制器通常使用专门的算法，如A*算法或者基于时间最优的轨迹规划技术，以确保机器人运动的平滑性和效率。此
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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。