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]

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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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的文件名列表，并将其存储在 hr_list 和 lr_list 中。在 __getitem__ 方法中，它会打开指定文件夹中的图像文件，并将其转换为张量，并返回低分辨率和高分辨率图像的张量。在 __len__ 方法中，它返回文件名列表的长度。

FileNames = {Filename_Dst.name}'

根据您提供的代码 `FileNames = {Filename_Dst.name}'`，它是将 `Filename_Dst` 结构体数组中的文件名提取出来并存储在一个单元格数组 `FileNames` 中。

在 MATLAB 中，结构体数组的字段可以通过点操作符 `.` 来访问。每个结构体元素都有一个名为 `name` 的字段，用于存储文件名。

您可以使用以下代码来提取文件名，并将其存储在一个单元格数组中：

FileNames = {Filename_Dst.name}';

上述代码将提取 `Filename_Dst` 结构体数组中的所有文件名，并将其存储在单元格数组 `FileNames` 中。

希望能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。