air_data = sorted(glob(os.path.join(
时间: 2023-08-09 18:00:35 浏览: 56
air_data是一个变量,它的值由glob函数返回的匹配指定路径模式的文件路径组成的列表排序而成。glob函数是一个用于匹配文件路径模式的函数,它接受一个字符串参数作为路径模式,并返回匹配该模式的文件路径列表。在这个例子中,glob函数的参数是os.path.join函数的返回值,该函数接受多个字符串参数并将它们连接起来形成一个路径。
首先,os.path.join函数会将"."作为当前目录的路径,并与其他参数连接起来。这表示我们希望在当前目录下执行glob函数。然后,glob函数会根据指定的路径模式搜索匹配的文件路径。
返回的列表中的文件路径是按字母顺序进行排序的。这意味着列表中的文件路径会按照字母的顺序进行排列,其中字母顺序是根据文件路径的字符串表示形式的字母顺序来确定的。
总结来说,air_data变量是一个按字母顺序排序的文件路径列表,这个列表是由glob函数返回的,该函数使用os.path.join函数的返回值作为参数,在当前目录下匹配指定的路径模式,并将匹配的文件路径组成的列表返回。
相关问题
self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径
要获取`self.files_2`中每个文件的完整路径,你可以在添加文件到`self.files_2`列表时保存文件的绝对路径。以下是修改后的代码示例:
```python
self.files_1 = []
self.files_2 = []
self.items = os.listdir(self.file_path)
for item in self.items:
if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)):
if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order:
self.files_1.append(item)
elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)):
folder_path = os.path.join(self.file_path, item)
folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if
os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order]
self.files_2.extend(folder_files)
self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1]))
self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1]))
print(self.files_1)
print(self.files_2)
```
这样,`self.files_2`列表中的每个元素都是文件的完整路径,包括文件夹路径和文件名。你可以使用`os.path.abspath()`函数获取文件的绝对路径。
代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码
这个错误通常意味着你的计算机没有足够的内存来处理数组。可能需要减少转换图像的尺寸或者使用更高效的算法。以下是一个可能的修改建议:
```python
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image
# 创建保存路径
save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')):
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image'))
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')):
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label'))
# 加载数据集
data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017'
img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1')
label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2')
# 转换图像
for file in sorted(os.listdir(img_path)):
if file.endswith('.nii'):
img_file = os.path.join(img_path, file)
img = nib.load(img_file).get_fdata()
img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y
for i in range(img.shape[0]):
img_slice = img[i, :, :]
img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255
img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像
#减少图像大小
img_slice = np.array(Image.fromarray(img_slice).resize((512, 512), resample=Image.BICUBIC))
img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'
img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name)
Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save)
# 转换标签
for file in sorted(os.listdir(label_path)):
if file.endswith('.nii'):
label_file = os.path.join(label_path, file)
label = nib.load(label_file).get_fdata()
label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y
for i in range(label.shape[0]):
label_slice = label[i, :, :]
label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255
label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128
label_slice = label_slice.astype(np.uint8)
label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'
label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name)
Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)
```
这里我们使用了 `PIL.Image` 中的 `resize()` 函数来减少图像大小。`resample=Image.BICUBIC` 用于指定插值方法,这里使用了 Bicubic 插值。这个方法可以保留图像的细节,并且可以减少内存使用。你也可以尝试使用其他插值方法。