./data/img in function 'glob_rec

时间: 2023-12-29 13:01:09 浏览: 187
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vite vue3 import.meta.glob动态路由

"./data/img" 是一个函数名为 "glob_rec" 中的参数。这个函数的功能是在指定的目录路径下递归地查找匹配特定模式的文件，并返回一个包含所有符合条件的文件路径的列表。具体来说，"./data/img" 是作为 glob_rec 函数的参数传入的，它表示要搜索的目录路径。 在函数执行过程中，首先会检查指定的目录路径是否存在。如果不存在，则会返回一个空的列表。如果目录存在，那么函数将会遍历目录中的所有文件和子目录。 遍历过程中，函数会判断每个文件的名称是否符合特定的条件，即是否与模式相匹配。如果符合条件，那么该文件的路径会被添加到结果列表中。如果是一个子目录，则函数会递归地调用自身，以便在子目录下继续查找匹配条件的文件。 最终，函数将返回一个包含所有匹配的文件路径的列表，可以通过该列表来获取找到的文件的相关信息或进行进一步的处理。 总之，"./data/img" 表示要在指定目录下递归地查找匹配条件的文件，通过函数 "glob_rec" 来实现。
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其中，glob.glob('./data/品牌一//.jpg')表示匹配./data/品牌一/目录下所有.jpg结尾的文件路径，+表示连接两个列表，glob.glob('./data/品牌二/*.jpg')表示匹配./data/品牌二/目录下所有.jpg结尾的文件...

for pic_path in glob.glob('./test_data/品牌一/*/*/*.jpg') + glob.glob('./test_data/品牌二/*/*/*.jpg') + glob.glob( './test_data/品牌三/*/*/*.jpg'): print(pic_path)

具体来说，glob.glob() 函数可以用于获取指定文件夹下符合条件的所有文件，其语法格式为： python glob.glob(pathname, *, recursive=False) 其中，pathname 表示指定的文件路径或者匹配模式，* 表示可选的...

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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-...

(-204:Requested object was not found) could not open directory: /home/hao/图片/Desktop in function 'glob_rec'

这个错误提示表明无法打开目录/home/hao/图片/Desktop，并且可能是由于该目录不存在或无法访问所致。请确保目录路径的正确性，并检查以下几点： 1. 首先，确认目录是否存在。你可以在终端中使用ls /home/hao/...

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

3. train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')：使用 glob 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 train_low_data_names 列表中。...

设置前置声明后调用时报错/home/demo/test/testforcameraso/include/glob_params.h:8: error: variable ‘ICam icam’ has initializer but incomplete type ICam icam("../cfg/client_config.yaml")

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安卓项目 使用opencv报错OpenCV(4.6.0) Error: Requested object was not found (could not open directory: C://Users//86155//Desktop//picodet/) in glob_rec, file /home/ci/opencv/modules/core/src/glob.cpp, line 279

这个错误可能是因为你的程序无法找到指定的目录。你需要检查一下你的程序中是否有使用到了名称为 C://Users//86155//Desktop//picodet/ 的目录。如果确实有使用到该目录，那么你需要检查一下该目录是否存在，以及你...

如何用Python中glob函数来提取如下文件['./data\\5-1HF井第1段压裂施工\\5-1HF井第1段压裂施工01.xlsx', './data\\5-1HF井第2段压裂施工\\5-1HF井第2段压裂施工01.xls', './data\\5-1HF井第3段压裂施工\\5-1HF井第3段压裂施工1.xlsx', './data\\5-1HF井第4段压裂施工\\5-1HF井第4段压裂施工1.xls']

files = ['./data\\5-1HF井第1段压裂施工\\5-1HF井第1段压裂施工01.xlsx', './data\\5-1HF井第2段压裂施工\\5-1HF井第2段压裂施工01.xls', './data\\5-1HF井第3段压裂施工\\5-1HF井第3段压裂施工1.xlsx', './data...

const modules = import.meta.glob('./../../assets/icons/svg/*.svg');

const modules = import.meta.glob('./../../assets/icons/svg/*.svg'); 这行代码用于动态导入指定路径下的所有SVG图标文件。它使用了import.meta.glob函数，并传入了一个文件路径的匹配模式'./../../assets/icons/...

srcs = glob([ "**../../*.c", "**../../*.h", "**/Kbuild", "**/Makefile", ])

srcs = glob(["**/../../*.c", "**/../../*.h", "**/Kbuild", "**/Makefile"]) 这行代码是一个Python列表推导式，用于在一个项目目录结构中动态地查找并收集所有特定类型的文件。glob函数是一个Python内置模块，...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 # 保存结果地址 # print(idx) cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save") 分割结果还是不能保存到路径里，请给我的代码修正。指出问题

tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img ...

Search the Excel data file in the data folder using glob library. You should obtain a list that contains the file path like:[./data\\5-1HF井第1段压裂施工\\5-1HF井第1段压裂施工e1.xlsx/data\\5-1HF井第2段压裂施工\\5-1HF井第2段压裂施工e1.xls'./data\\5-1HF井第3段压裂施工\\5-1HF井第3段压裂施工1.xlsx/data\\5-1HF井第4段压裂施工\\5-1HF井第4段压裂施工1.xls']

file_paths = glob.glob('./data/**/*.xlsx', recursive=True) file_paths += glob.glob('./data/**/*.xls', recursive=True) print(file_paths) This code will search for all Excel files with the ...

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/PheasantSola/.local/lib/python3.9/site-packages/paddlehub/__init__.py", line 18, in <module> import paddle File "/home/PheasantSola/.local/lib/python3.9/site-packages/paddle/__init__.py", line 5, in <module> import common, dual, tight, data, prox File "/home/PheasantSola/.local/lib/python3.9/site-packages/paddle/data.py", line 2, in <module> import os, glob, gzip, cPickle ModuleNotFoundError: No module named 'cPickle'

这是一个 ModuleNotFoundError 异常，提示找不到名为 cPickle 的模块。 cPickle 是 Python 2 中的模块，而在 Python 3 中已经被改名为 _pickle，您可以尝试在代码中将 cPickle 改为 _pickle。另外，您也可以检查一下...

优化代码import os image_files=os.listdir('./data/imgs') images=[] gts=[] masks=[] def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) for i in image_files: images.append(os.path.join('./data/imgs',i)) gts.append(os.path.join('./data/gt',i)) for i in range(len(images)): ### YOUR CODE HERE # 10 points img = io.imread(images[i]) #kmeans km_mask = kmeans_color(img, 2) #mean shift ms_mask=(segmIm(img, 20) > 0.5).astype(int) # ms_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) #gt # gt_mask = np.array(io.imread(gts[i]))[:,:,:3] gt_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) ### END YOUR CODE #kmeans masks.append([normalize_image(x) for x in [km_mask,ms_mask,gt_mask]]) #output three masks

data = [(os.path.join('./data/imgs', i), os.path.join('./data/gt', i)) for i in image_files] 3. Instead of appending three normalized masks to the masks list, you can use a list comprehension...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。