img_names = [i for i in os.listdir(os.path.join(data_root, "images")) if i.endswith(".tif")]什么意思

时间: 2024-06-07 22:10:28 浏览: 24
这行代码是用来获取指定文件夹中所有以“.tif”结尾的图片文件的文件名列表。具体来说,它使用了Python的os模块来读取指定文件夹(data_root下的images文件夹)中的所有文件名(通过os.listdir()函数获取),然后通过列表推导式筛选出以“.tif”结尾的文件名,最终得到一个列表img_names。该列表包含了所有符合条件的图片文件的文件名。
相关问题

img_names = [i for i in os.listdir(os.path.join(data_root, "images")) if i.endswith(".tif")]

这段代码的作用是获取指定路径下所有以 ".tif" 结尾的文件名,并将这些文件名存储在一个列表 `img_names` 中。具体来说,它使用 Python 的 os 模块中的 listdir 函数获取指定路径下的所有文件名,然后使用列表解析式和 endswith 方法筛选出以 ".tif" 结尾的文件名,并将它们存储在 `img_names` 列表中。这样可以方便地获取需要处理的所有 ".tif" 文件,以便后续进行处理。

img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")]

这段代码使用了列表推导式来获取数据集中所有以`.jpg`结尾的图像文件的路径。具体地,代码首先调用了`os.listdir(imgs_root)`函数,获取了数据集目录下所有文件和子目录的名称。然后,通过循环遍历这些文件和子目录的名称,筛选出所有以`.jpg`结尾的文件,使用`os.path.join`函数将它们的路径与数据集目录的路径拼接起来,并将这些路径存储在一个列表中,即`img_path_list`。 这个列表中包含了数据集中所有图像文件的路径,可以用于后续的数据预处理和模型训练。需要注意的是,这个列表只包含了图像文件的路径,并没有对图像进行读取和处理。如果需要对图像进行读取和处理,可以使用Python的PIL库或者OpenCV库等图像处理库。

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将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

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