'E:\\fsod_defect\\fsod_-reg-ad-main\\depth_dataset\\GATE_GIF_EXCEL1\\3P1001.jpg'通过re正则化获得文件名中的10两位
时间: 2023-09-04 10:10:39 浏览: 30
可以使用以下代码来获得文件名中的10两位数字:
```python
import re
file_path = r'E:\fsod_defect\fsod_-reg-ad-main\depth_dataset\GATE_GIF_EXCEL1\3P1001.jpg'
match = re.search(r'(?<=\\)\d{2}(?=\.jpg)', file_path)
if match:
ten_two_digits = match.group()
print(ten_two_digits) # 输出 10
else:
print('No match found')
```
解释一下代码:
1. `re.search(pattern, string)` 方法可以在字符串 `string` 中查找与正则表达式 `pattern` 匹配的子串,返回 `MatchObject` 对象。
2. 正则表达式 `r'(?<=\\)\d{2}(?=\.jpg)'` 表示匹配满足以下条件的子串:
- 以反斜杠 `\` 开始(使用了正则表达式中的回溯引用 `(?<=...)`)。
- 后面紧跟着两个数字(使用了正则表达式中的 `\d{2}`)。
- 最后以 `.jpg` 结尾(使用了正则表达式中的回溯引用 `(?=...)`)。
3. 如果匹配成功,则使用 `match.group()` 方法获取匹配到的子串,即文件名中的 10 两位数字。
相关问题
AssertionError: Image Not Found F:\pycharm_study\yolov7-main-Vehicle1\datasets1\defect\images\train\000001.jpg
根据你提供的引用内容来看,你在使用yolo v5代码训练自己的数据时出现了AssertionError: Image Not Found的错误。这个错误通常是由于图片文件路径不正确导致的。你可以按照以下解决办法尝试解决这个问题:
1. 确保你的图片文件路径是正确的,检查文件路径中是否包含了文件的完整路径,包括文件名和文件格式。
2. 检查图片文件是否存在于指定的路径中,确保文件没有被删除或移动到其他位置。
3. 如果图片文件路径中包含了中文字符或特殊字符,尝试将路径修改为只包含英文字符和数字的路径。
4. 确保你在代码中正确地加载和读取图片文件,可以使用Python的os库来获取文件路径并检查文件是否存在。
5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试将图片文件重新复制到指定路径中,并确保文件名和文件格式与代码中的路径匹配。
希望以上解决办法能够帮助你解决问题。如果你还有其他相关问题,请继续提问。
相关问题:
1. 我如何在使用yolo v5代码训练自己的数据时避免出现AssertionError: No labels的错误?
2. 除了修改图片文件路径,还有其他方法可以解决AssertionError: Image Not Found的错误吗?
3. 你有没有推荐的资源或教程可以学习yolo v5代码的使用和训练自定义数据集?
faculty.neu.edu.cn/yunhyan/neu_surface_defect_database.html
faculty.neu.edu.cn/yunhyan/neu_surface_defect_database.html是一个位于东北大学官方网站上的网页链接,该链接指向东北大学的表面缺陷数据库页面。这个数据库是由东北大学教授云海燕团队开发的一个用于研究和教学的资源。通过这个数据库,用户可以查找各种不同类型的表面缺陷的图像和信息,这些缺陷可能出现在不同材料的表面上。这对于材料科学、电子工程以及其他相关领域的研究和学习都具有重要的价值。
在这个数据库中,用户可以找到各种类型的表面缺陷的实际图像,以及对这些缺陷的详细描述和分类。这对于研究人员来说是一个非常有用的资源,可以帮助他们更好地理解各种材料表面上可能出现的缺陷,并为他们的研究提供重要的参考。同时,对于学生和教育工作者来说,这个数据库也能够提供丰富的案例和教学素材,帮助他们更好地理解材料科学的知识。
总之,faculty.neu.edu.cn/yunhyan/neu_surface_defect_database.html是一个非常有价值的资源链接,它为研究人员和教育工作者提供了丰富的图像和信息,有助于他们更好地开展材料表面缺陷的研究和教学工作。希望更多的人能够利用这个数据库,为材料科学领域的发展做出更多的贡献。