score_dir = os.path.join(SAVE_PATH, split, 'scene_%04d'%scene_idx, camera, 'visu') os.makedirs(score_dir, exist_ok=True) score_file = os.path.join(score_dir, '%04d_smoothness.png'%anno_idx) print('saving:', score_file) score_img.save(score_file)

这段代码的作用是将得分图score_img保存为图片文件，并指定保存的路径。其中SAVE_PATH是保存路径的根目录，split、scene_idx、camera和anno_idx是用于构造文件名的变量。首先使用os.path.join函数将这些变量组合成完整的路径。然后使用os.makedirs函数创建保存路径的文件夹，如果文件夹已经存在则不会重复创建。最后，使用PIL库的save函数将得分图score_img保存为PNG格式的图片文件，并将文件名命名为'%04d_smoothness.png'%anno_idx。

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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个图像处理脚本，用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下：

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先安装OpenCV库。另外，这段代码中的变量命名比较规范，代码结构清晰，易于阅读和理解。

第一段代码：import os import cv2 def decode_video(video_path, save_dir, target_num=None): ''' video_path: 待解码的视频 save_dir: 抽帧图片的保存文件夹 target_num: 抽帧的数量, 为空则解码全部帧, 默认抽全部帧 ''' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) video = cv2.VideoCapture() if not video.open(video_path): print("can not open the video") exit(1) count = 0 index = 0 frames_num = video.get(7) # 如果target_num为空就全部抽帧,不为空就抽target_num帧 if target_num is None: step = 1 print('all frame num is {}, decode all'.format(int(frames_num))) else: step = int(frames_num/target_num) print('all frame num is {}, decode sample num is {}'.format(int(frames_num), int(target_num))) while True: _, frame = video.read() if frame is None: break if count % step == 0: save_path = "{}/{:>04d}.png".format(save_dir, index) cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 if index == frames_num and target_num is None: # 如果全部抽，抽到所有帧的最后一帧就停止 break elif index == target_num and target_num is not None: # 如果采样抽，抽到target_num就停止 break else: pass video.release() if __name__ == '__main__': video_path = './test.mp4' save_dir_1 = './images_all' save_dir_2 = './images_sample' decode_video(video_path, save_dir_1) decode_video(video_path, save_dir_2, 20)

这是一个用于解码视频并抽取帧的代码。它使用了OpenCV库来处理视频文件。代码的主要功能是将视频文件解码并将抽取的帧保存为图像文件。

代码中的`decode_video`函数接受三个参数：`video_path`表示待解码的视频文件路径，`save_dir`表示抽帧图片的保存文件夹路径，`target_num`表示抽取的帧数量（可选参数，默认为None，即抽取全部帧）。

首先，代码会检查保存文件夹路径是否存在，如果不存在，则创建该文件夹。然后，通过`cv2.VideoCapture()`函数打开视频文件，并检查是否成功打开。如果无法打开视频文件，则输出错误信息并退出。

接下来，代码会初始化一些变量，包括计数器`count`、帧索引`index`以及视频的总帧数`frames_num`。根据`target_num`的值，代码会确定每隔多少帧抽取一帧，并输出相应的提示信息。

然后，代码会开始循环读取视频的每一帧。在每一次循环中，判断当前帧是否为空。如果为空，则说明已经读取完所有帧，循环结束。否则，根据计数器的值判断是否抽取当前帧，并将抽取的帧保存为图像文件。同时更新计数器和帧索引。

最后，根据抽取的帧数量和目标数量的关系，决定是否终止循环。当抽取全部帧时，如果帧索引等于总帧数，则停止循环。当采样抽取时，如果帧索引等于目标数量，则停止循环。

最后，释放视频对象的资源。

在代码的主程序部分，给定了一个测试视频文件路径`video_path`和两个保存文件夹路径`save_dir_1`和`save_dir_2`。分别调用了`decode_video`函数来进行全部帧抽取和采样抽取（抽取20帧）操作。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。