for i in files : src_path = os.path.join(src_folder, i) print(src_path) image = cvjichu.get_base64(src_path) response=client.detect(image,imageType) print(response) cv2.waitKey(1000) des_path = dest_folder1 if response['error_code'] == 0 else dest_folder2 if not os.path.exists(des_path): os.makedirs(des_path, exist_ok=True) # 如果路径不存在就创建 shutil.copy(src_path, des_path)这个代码中的if语句是不是有点多余

时间: 2024-01-21 17:04:08 浏览: 119
这段代码中的if语句是根据接口返回的结果response来判断图片应该保存到哪个目录。如果response中的"error_code"等于0,表示图片识别成功,应该保存到dest_folder1目录;否则表示图片识别失败,应该保存到dest_folder2目录。 因此,这个if语句是必要的,它确定了每张图片应该被保存到哪个目录,从而避免了将错误的图片保存到了错误的目录中。 如果你觉得这个if语句影响了代码的可读性或效率,可以使用三目运算符来简化代码,示例如下: ``` for i in files: src_path = os.path.join(src_folder, i) print(src_path) image = cvjichu.get_base64(src_path) response = client.detect(image, imageType) print(response) cv2.waitKey(1000) des_path = dest_folder1 if response['error_code'] == 0 else dest_folder2 os.makedirs(des_path, exist_ok=True) # 如果路径不存在就创建 shutil.copy(src_path, des_path) ``` 该代码在三目运算符中使用了条件表达式,从而将if语句简化为一行代码。这样可以提高代码的可读性和简洁性。
相关问题

是指改成这样吗#!/usr/bin/env python3 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.jpg'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/home/lk' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

是的,你可以在 `main` 函数中添加一个打印语句来输出 `img_files` 列表,以确保它包含了你预期的图像文件。你已经做得很接近了,只是缩进有些问题。请使用以下代码进行更正: ```python def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.jpg'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) # ... 其余代码保持不变 ... ``` 这将在 `main` 函数的 `img_files` 循环之前打印出图像文件的文件名。确保缩进正确,并运行代码,你将看到打印输出的图像文件列表。 如果你仍然遇到问题,请提供更多详细信息,我将尽力帮助你解决。

你看这个代码#!/usr/bin/env python3 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/home/lk' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)他最后得到的文本结果是什么啊

根据你提供的代码,它会在指定的图像文件夹中查找以`.png`结尾的图像文件,并使用pyzbar库解码其中的QR码。找到的QR码内容将以`qr_codes_found.txt`为文件名保存在指定路径下的文本文件中。 请注意,由于我是一个文本模型,无法直接执行代码,因此我无法给出最后得到的文本结果。但是,你可以运行这段代码,然后查看生成的`qr_codes_found.txt`文件以获取结果。
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#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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