filename中:变为-

时间: 2024-03-16 09:42:51 浏览: 32
把文件名中的冒号替换为短横线“-”是一种常见的文件名处理方式,可以使用文件管理器或批量重命名工具来实现。在Windows系统中,可以右键单击文件名,选择“重命名”,然后将冒号替换为短横线即可。在Linux或Mac系统中,可以使用命令行重命名工具,如`rename` 或 `mv` 命令,例如: ``` rename 's/:/-/g' *.txt ``` 这个命令将所有扩展名为`.txt`的文件名中的冒号替换为短横线。
相关问题

def read_right(filename): image = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype('float32') / 127.5 - 1.0 return image

这是一个 Python 函数,它的功能是读取指定文件名的图片,并将其转换为浮点数格式,再进行归一化处理,最后返回处理后的图像。 具体来说,这个函数使用 OpenCV 库中的 imread 函数读取图像文件,读取后得到的像素值范围是 0~255。然后将所有像素值除以 127.5,再减去 1.0,使得像素值范围变成了 -1.0~1.0,即归一化到了 [-1,1] 的范围内。最后返回处理后的图像。

clc;clear all;close all; file=dir('E:\level0*.csv'); data_all=[]; len=length(file); x=file(1).name y=fullfile('E:\level0',x); z=readmatrix(y,'OutputType','string'); c=z; for i=1:len-1 x=file(i+1).name y=fullfile('E:\level0',x); z=readmatrix(y,'OutputType','string'); c=[c;z]; end这段代码中,怎么把数组维度调整为一致?

在这段代码中,可以使用函数`reshape`来调整数组维度为一致。具体来说,可以先将每个文件中的数据按照行排列成一个一维数组,然后使用`reshape`函数将它们变成相同长度的二维数组。代码如下: ``` clc; clear all; close all; file = dir('E:\level0*.csv'); data_all = []; len = length(file); for i = 1:len filename = fullfile('E:\level0', file(i).name); data = readmatrix(filename, 'OutputType', 'string'); data_all = [data_all; data(:)]; end data_all = reshape(data_all, [], size(data, 2)); ``` 在上述代码中,`data(:)`可以将二维数组`data`变成一个列向量,`data_all`则是将所有行向量拼接成的一维数组。最后一行使用`reshape`函数将`data_all`变成一个二维数组,其中`[]`表示自动计算行数或列数。
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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

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