pdf_path = "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject1\history1\zoom\PDF\1.pdf" 地址报错
时间: 2023-11-06 20:05:31 浏览: 109
这个地址报错可能是因为反斜杠被转义了。你可以将地址中的反斜杠改为双反斜杠或者使用正斜杠,例如:
pdf_path = "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject1/history1/zoom/PDF/1.pdf"
或者
pdf_path = "C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject1\\history1\\zoom\\PDF\\1.pdf"
相关问题
DeprecationWarning: executable_path has been deprecated, please pass in a Service object dr1 = webdriver.Chrome(executable_path='D:\\PythonProject\\web_driver\\chromedriver.exe')应该怎么解决
这个警告信息是因为Selenium 4.0版本开始,executable_path这个参数已经被弃用了。取而代之的是需要传入一个Service对象。要解决这个问题,你可以采用以下两种方法中的一种:
1. 使用Service对象代替executable_path参数:
```python
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
# 创建Chrome浏览器的Service对象
chrome_service = webdriver.chrome.service.Service(ChromeDriverManager().install())
# 传入Service对象创建浏览器对象
driver = webdriver.Chrome(service=chrome_service)
```
2. 忽略这个警告信息:
```python
import warnings
from selenium import webdriver
# 忽略DeprecationWarning警告信息
warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)
# 创建Chrome浏览器对象
driver = webdriver.Chrome(executable_path='D:\\PythonProject\\web_driver\\chromedriver.exe')
```
不过第二种方法并不推荐,因为忽略警告信息可能会掩盖一些潜在的问题。建议使用第一种方法创建Service对象,以保证程序的正确性和稳定性。
此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,请修复它,并且给出完整代码
这个错误提示是内存不足,可以尝试调整代码中的数据处理方式,减少内存占用。以下是修复后的完整代码:
```python
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image
# 定义数据集路径
data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'
# 定义保存路径
save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
# 定义标签灰度值映射
label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}
# 遍历所有图像和标签
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
for file in files:
if file.endswith('.nii'):
# 读取图像或标签数据
img_path = os.path.join(root, file)
img_data = nib.load(img_path).get_fdata()
# 将3D数据转换为2D图片
for i in range(img_data.shape[2]):
img_slice = img_data[:, :, i]
img_slice = np.rot90(img_slice)
img_slice = np.flipud(img_slice)
img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255
img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
img_slice = Image.fromarray(img_slice)
# 处理标签数据
if 'label' in img_path.lower():
for k, v in label_mapping.items():
img_slice_array = np.array(img_slice)
img_slice_array[img_slice_array == k] = v
img_slice = Image.fromarray(img_slice_array)
# 保存2D图片
save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root))
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png')
img_slice.save(save_path_2d)
```
在处理标签数据时,将 `np.array` 转换为 `img_slice_array`,以减少内存占用。