return imgPath.split(os.path.sep)[-1]

时间: 2024-05-20 20:15:08 浏览: 12
这段代码是用来获取一个文件路径中的文件名（不包括路径信息），其中os.path.sep是用来获取操作系统特定的路径分隔符（例如，在Windows中是反斜杠"\\"，在Linux和Mac中是正斜杠"/"）。 该代码首先使用split方法将文件路径分割成一个列表，分割符为路径分隔符。然后取列表中的最后一个元素，即文件名部分，作为返回值。
相关问题

foldername = os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))

这行代码是用来获取给定文件路径的父文件夹名称的。 首先，`os.path.dirname(imgpath)` 返回给定文件路径 `imgpath` 的父目录路径。例如，如果 `imgpath` 是 `/home/user/images/cat.jpg`，那么 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的是 `/home/user/images`。 接下来，`os.path.basename` 函数返回路径的最后一个组成部分（即文件名或文件夹名）。所以 `os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))` 就是获取 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的路径的最后一个组成部分，也就是父文件夹的名称。如果 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的是 `/home/user/images`，那么 `os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))` 就是 `images`。 最终，`foldername` 就是给定文件路径的父文件夹名称。

imgPath.startsWith("/miniapp")

根据你提供的代码片段，这段代码是一个条件判断语句，用于检查 `imgPath` 是否以 "/miniapp" 开头。 `imgPath.startsWith("/miniapp")` 表达式会返回一个布尔值，表示 `imgPath` 是否以 "/miniapp" 开头。 如果 `imgPath` 的值以 "/miniapp" 开头，条件判断的结果为 true；否则，结果为 false。 这个条件判断语句可以用于根据 `imgPath` 的值来执行不同的逻辑。

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imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/'+os.path.basename(imgpath).split('.')[0]+'('+str(i)+").jpg",depthmap[i,:,:])

imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/' + os.path.basename(imgpath).split('.')[0] + '(' + str(i) + ').jpg', depthmap[i,:,:]) 这样可以正确地生成一个文件名，包括原始图片的文件名和当前深度图的...

import os import struct import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) # os.path.join()函数用于路径拼接文件路径 images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with open(labels_path, 'rb') as lbpath: magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8)) labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8) with open(images_path, 'rb') as imgpath: magic, num, rows, cols = struct.unpack(">IIII", imgpath.read(16)) images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784) return images, labels

在函数内部，会使用 os.path.join() 函数拼接出标签和图像的文件路径，然后使用 struct.unpack() 函数从二进制文件中读取数据。最后，将读取的标签和图像数据转换为 NumPy 数组并返回。这段代码可以用于训练和...

setImageResource(Integer.parseInt(imgPath));

This line of code sets the image resource for an ImageView or ImageButton in an Android app. The parameter passed to the method is the integer ID of the image file that is stored in the app's ...

if (imgPath.startsWith("/miniapp")) { Message<String> message = eCouponService.getImg(applicationProperty , imgPath); handleReult(message, resultModel, t -> { XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(1); xcxGetImageResponse.setImg(t); return xcxGetImageResponse; }); }else if(imgPath.startsWith("http")){ resultModel.setSuccess(true); resultModel.setErrorMsg("成功"); resultModel.setErrorCode("0"); XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(2); xcxGetImageResponse.setImg(imgPath); resultModel.setData(xcxGetImageResponse); } else { resultModel.setSuccess(true); resultModel.setErrorMsg("成功"); resultModel.setErrorCode("0"); XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(2); xcxGetImageResponse.setImg("https://q.189.cn/uniteTouch" + imgPath); resultModel.setData(xcxGetImageResponse); }分析

1. if (imgPath.startsWith("/miniapp"))：如果imgPath以"/miniapp"开头，执行以下代码块。 2. Message<String> message = eCouponService.getImg(applicationProperty, imgPath);：调用eCouponService的getImg...

dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly)

This line of code opens the image file located at imgPath in read-only mode using the GDAL library. The variable dataset is assigned the dataset object returned by the gdal.Open() function, ...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }，这是读取mnist的函数，如何把解包时给定的值数量从两个增加到4个

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

14 images=np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels),28,28) 15 return images,labels ---> 16 (train_images , train_labels)= load_mnist_train ('/jovyan/') 17 (test_images , test_labels)= load_mnist_train('/jovyan/', kind ='t10k') 18 print(train_images.shape ,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) <ipython-input-1-17078218a89f> in load_mnist_train(path, kind) 7 labels_path = os.path.join ( path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind ) 8 images_path = os.path.join ( path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind ) ----> 9 with open ( labels_path ,' rb ') as lbpath : 10 magic , n =struct.unpack ('>ll', Ibpath.read (8)) 11 labels = np . fromfile ( lbpath , dtype = np .uint8)

其中，load_mnist_train 函数接受一个 path 参数，表示数据集所在的路径，以及一个 kind 参数，表示是训练集还是测试集。这个函数返回了一个元组，包含训练集或测试集的图像和标签。具体地，函数内部通过读取数据集...

import os import shutil import PIL.Image as Image import cv2 import numpy as np import pandas as pd def selet_pic(imgpath,labpath): pic_path = os.listdir(labpath) list = [] for alldir in pic_path: child = os.path.join(labpath,alldir) img = Image.open(child) # img.show() pic_arrays = np.array(img) #将图片转化成数组 if np.mean(pic_arrays) == 0: # print("图片为黑色",alldir) list.append(alldir) # print(list) return list def del_pic(list): for i in list: img_path = os.path.join(imgpath,i) lab_path = os.path.join(labpath,i) print(lab_path) os.remove(img_path) #直接删除 os.remove(lab_path) # shutil.move(img_path, img_del_path) # shutil.move(lab_path,lab_del_path) #移到指定位置 if __name__== "__main__": imgpath = r'D:\shiyan\img\waterbody\water\img_256' labpath = r'D:\shiyan\img\waterbody\water\label_256' list = selet_pic(imgpath,labpath) # del_pic(list,img_del_path,lab_del_path) del_pic(list)

1. selet_pic函数：该函数接受两个参数imgpath和labpath，分别表示图片文件和标签文件所在的目录。在该函数中，首先通过os.listdir获取标签文件目录下的所有文件名，并将它们存储在pic_path列表中。然后，...

import requests import re import os from bs4 import BeautifulSoup from scrapy import Spider from PIL import Image import io def GetBasicInfo(url): res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') tmp = soup.find(attrs={'class': 'mhlistbody'}) chapters = tmp.ul.contents chapters.reverse() return chapters def GetRealUrls(mh_info): imgs = [] comic_size = re.findall(r'comic_size:"(.*?)"', mh_info)[0] base_url = 'https://mhpic.jumanhua.com/comic/{}.jpg%s.webp' % comic_size num_img = int(re.findall(r'totalimg:(\d+)', mh_info)[0]) pageid = int(re.findall(r'pageid:(\d+)', mh_info)[0]) imgpath = re.findall(r'imgpath:"(.*?)"', mh_info)[0] start = 0 while True: idx = imgpath.find('\\', start) if idx == -1: break imgpath = imgpath[:idx] + imgpath[idx+1:] start = idx + 1 for i in range(num_img): realpath = str() for s in imgpath: realpath += chr(ord(s) - pageid % 10) url = base_url.format(realpath + str(i+1)) imgs.append([url, str(i+1)+'.jpg']) return imgs def DownloadChapter(savepath, url): if not os.path.exists(savepath): os.mkdir(savepath) res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' mh_info = re.findall(r'mh_info={(.*?)}', res.text)[0] img_urls = GetRealUrls(mh_info) for img_url in img_urls: img_content = requests.get(img_url[0]).content filename = os.path.join(savepath, img_url[1]) img = Image.open(io.BytesIO(img_content)) img.save(filename) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.manhuatai.com/yaoshenji/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'} savepath = url.split('/')[-2] Spider(url,savepath)

它使用了requests库来发送HTTP请求，re库用于正则表达式匹配，os库用于处理文件路径，BeautifulSoup库用于解析HTML，PIL库用于处理图片，io库用于读取图片内容。 具体来说，脚本中的GetBasicInfo函数...

uni.previewImage的图片安卓手机保存不了

根据你提供的代码，我注意到保存图片的路径变量名是imgPath而不是payUrl，可能是代码中的一个错误。你可以尝试将uni.saveImageToPhotosAlbum方法中的filePath参数改为imgPath，看看是否可以成功保存图片到相册。另外...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }读取的mnist文件是什么格式，外部是文件夹内部是压缩包吗

- train-labels-idx1-ubyte：训练集标签 - t10k-images-idx3-ubyte：测试集图像 - t10k-labels-idx1-ubyte：测试集标签 这些文件都是二进制文件，需要使用专门的程序进行解析，其中的训练集图像和测试集图像文件都...

coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

这是一段 Python 代码，它使用 Flask 框架来创建一个网站应用。它还导入了一些需要使用的库，如 werkzeug、numpy、torch 等。该代码可以对图片进行一些处理，如调整亮度、色彩等。其中包括一个可以将黑白图片变成...

怎么解决无法从sklearn.datasets中导入fetch_mldata。

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

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