file_name=f"data_{i}_{j}.xlsx" folder_path=f"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\o\\" 怎么拼接成一个路径

你可以使用Python的字符串拼接操作符"+"来拼接文件名和文件夹路径，如下所示：

file_name = f"data_{i}_{j}.xlsx"
folder_path = f"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\o\\"
path = folder_path + file_name
print(path)  # 输出：C:\Users\Administrator\Desktop\o\data_i_j.xlsx

这里使用了f-string来格式化字符串，将变量i和j的值插入到文件名中。然后，使用"+"操作符将文件名和文件夹路径拼接在一起，得到完整的路径。最后，使用print函数打印路径。

相关问题

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，怎么修改？给出完整代码

这个错误通常意味着你的计算机没有足够的内存来处理数组。可能需要减少转换图像的尺寸或者使用更高效的算法。以下是一个可能的修改建议：

import os 
import numpy as np 
import nibabel as nib 
from PIL import Image 

# 创建保存路径 
save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' 
if not os.path.exists(save_path):     
    os.makedirs(save_path) 
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')):     
    os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) 
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')):     
    os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) 

# 加载数据集 
data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' 
img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') 
label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') 

# 转换图像 
for file in sorted(os.listdir(img_path)):     
    if file.endswith('.nii'):         
        img_file = os.path.join(img_path, file)         
        img = nib.load(img_file).get_fdata()         
        img = np.transpose(img, (2, 0, 1))  # 转换为z, x, y         
        for i in range(img.shape[0]):             
            img_slice = img[i, :, :]             
            img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255  # 归一化到0-255             
            img_slice = img_slice.astype(np.uint8)             
            img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2)  # 转换为三通道图像
            #减少图像大小
            img_slice = np.array(Image.fromarray(img_slice).resize((512, 512), resample=Image.BICUBIC))             
            img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'             
            img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name)             
            Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) 

# 转换标签 
for file in sorted(os.listdir(label_path)):     
    if file.endswith('.nii'):         
        label_file = os.path.join(label_path, file)         
        label = nib.load(label_file).get_fdata()         
        label = np.transpose(label, (2, 0, 1))  # 转换为z, x, y         
        for i in range(label.shape[0]):             
            label_slice = label[i, :, :]             
            label_slice[label_slice == 1] = 255  # 肝脏灰度值设为255             
            label_slice[label_slice == 2] = 128  # 肝脏肿瘤灰度值设为128             
            label_slice = label_slice.astype(np.uint8)             
            label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'             
            label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name)             
            Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)

这里我们使用了 `PIL.Image` 中的 `resize()` 函数来减少图像大小。`resample=Image.BICUBIC` 用于指定插值方法，这里使用了 Bicubic 插值。这个方法可以保留图像的细节，并且可以减少内存使用。你也可以尝试使用其他插值方法。

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

这段代码与之前的代码实现不同，它是用于将3D医学图像数据转换为2D图像的。具体来说，它实现了以下功能：

1. 读取niifile文件，提取数据。
2. 将数据保存为图片。
3. 根据阈值判断是否需要保存该图片。

这个代码可以用于医学图像的预处理，如将3D CT或MRI图像数据转换为2D图像进行训练或展示。