img_list = sorted(glob.glob('2d_images/*.tif'))

时间: 2024-05-28 12:10:38 浏览: 65
ZIP

对指定文件夹的图像名称进行排序

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这行代码使用了Python标准库中的glob模块，其中的glob函数返回一个文件名列表，该列表包含了满足指定模式的文件名。在这个例子中，指定模式是'2d_images/*.tif'，它将匹配所有位于'2d_images'目录中以'.tif'结尾的文件，并将它们以字母顺序排序后存储在img_list列表中。
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图像(2).tif

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img_list = sorted(glob.glob('C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png'))

- 'C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png': 该路径指定了要搜索的文件夹路径，其中“*”表示匹配任意字符，“.png”表示匹配后缀为.png的文件。 - sorted(): 该函数将列表中的元素进行...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() detector.setMaxFeatures(1000) matcher = cv2.FlannBasedMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100]这段代码怎么改'cv2.SIFT' object has no attribute 'setMaxFeatures'这个错误会不报错

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create(n...

解释一下这段代码mask_path = sorted(glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz"))

- glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz")：使用匹配模式 /home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz，找到以 .nii.gz 结尾的所有文件路径。 - sorted()：对获取到的文件路径进行排序，以确保它们...

parfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.par')) timfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.tim'))

glob.glob(datadir + '/*.par')会返回一个列表，包含所有以".par"结尾的文件的路径。 glob.glob(datadir + '/*.tim')会返回一个列表，包含所有以".tim"结尾的文件的路径。 然后，使用sorted()函数对这两个...

data_names = sorted(glob.glob(os.path.join('data/', '*.npz')))

这行代码使用了 Python 中的 glob 模块和 os 模块，其中 os.path.join() 方法用于将多个路径组合成一个完整的路径名，glob.glob() 方法可以获取指定路径下的所有符合特定条件的文件名，如此处的 '*.npz' 表示获取...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() matcher = cv2.BFMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) # 接下来可以根据匹配结果进行后续处理这段代码如何优化可以减少内存使用量

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() ...

self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

image_list = sorted((glob.glob(os.path.join(dataset_frames_dir, str('{:02d}

最后，将得到一个按照文件名排好序的图像路径列表，存储在 image_list 变量中。 整个代码块的作用是为了准备数据集，将数据集中所有的图像文件按照文件名的顺序排好，并以列表的形式返回，方便后续的数据处理和操作...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的路径，并同样进行排序。最后，判断训练数据和标签文件的数量是否一致，如果不一致，也会抛出异常。...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回...

labels_name = sorted(item.name for item in train_data_root.glob('*/') if item.is_dir()) print(labels_name)，将以上代码的字典更新为长度2

labels_name = sorted((item.name, i) for i, item in enumerate(train_data_root.glob('*/')) if item.is_dir()) print(labels_name) 其中，enumerate() 函数用于将标签名称转换为数字编号。

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/*_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细解释

1. pre_data() 函数用于预处理训练数据，输入是音频文件存储路径 root_path，使用 glob 函数获取所有干净音频文件路径 clean_paths，然后遍历每个路径，获取对应的噪声音频文件路径 noise_file，并将二者组成一个...

air_data = sorted(glob(os.path.join(

air_data是一个变量，它的值由glob函数返回的匹配指定路径模式的文件路径组成的列表排序而成。glob函数是一个用于匹配文件路径模式的函数，它接受一个字符串参数作为路径模式，并返回匹配该模式的文件路径列表。在这...

def load_data(Battary_list, dir_path): Battery = {} for name in Battary_list: print('Load Dataset ' + name + ' ...') path = glob.glob(dir_path + name + '/*.xlsx') dates = [] for p in path: df = pd.read_excel(p, sheetname=1) print('Load ' + str(p) + ' ...') dates.append(df['Date_Time'][0]) idx = np.argsort(dates) path_sorted = np.array(path)[idx]

然后，通过循环遍历 Battary_list 中的每个电池数据的名称，在每次循环中，使用 glob.glob 函数获取符合条件的 Excel 文件的路径，并将这些路径存储在 path 变量中。 接下来，通过循环遍历 path 中的每个 Excel ...

filelist = glob.glob(os.path.join(datadir, "**", "*.JPEG")) filelist = [os.path.relpath(p, start=datadir) for p in filelist] filelist = sorted(filelist) filelist = "\n".join(filelist)+"\n" with open(self.txt_filelist, "w") as f: f.write(filelist) tdu.mark_prepared(self.root)解析

1. 使用glob模块的glob函数，结合os模块的join函数，查找datadir目录及其子目录下所有的JPEG文件，并将它们的文件路径存储在filelist列表中。 2. 使用os模块的relpath函数，将filelist中的文件路径转化为相对于...

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