# 遍历所有心拍,将它们剪切并保存到文件中 for i in range(len(beats_labels)): # 计算该心拍在信号中的起始和结束位置 start_pos = beats_pos[i] - window_size // 2 end_pos = beats_pos[i] + window_size // 2 # 如果起始或结束位置超出信号范围,则跳过该心拍 if start_pos < 0 or end_pos >= len(signals): continue # 从信号中剪切该心拍并保存到文件 beat = signals[start_pos:end_pos] label = labels_map.get(beats_labels[i], 13) # 如果标签不在映射关系中,则将其归为“无法确定”的类型 beat_path = os.path.join(output_path, str(label)) if not os.path.exists(beat_path): os.makedirs(beat_path) beat_filename = os.path.join(beat_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(beat_filename, beat) # 将该心拍的标签关系转化为256*256的图像并保存到文件 matrix = beats_matrix[i] matrix = cv2.resize(matrix, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) matrix_path = os.path.join(output_path, 'matrix') if not os.path.exists(matrix_path): os.makedirs(matrix_path) matrix_filename = os.path.join(matrix_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(matrix_filename, matrix)为什么保存的图像是黑的
时间: 2023-07-16 18:11:58 浏览: 41
这段代码中保存的图像是根据信号中的心拍来剪切并保存的,而且保存的是灰度图像。如果保存的图像是黑色的,可能有以下几个原因:
1. 信号中的心拍本身就是没有明显波形的,或者信号的质量不好,导致信号剪切后的图像是黑色的。
2. 保存的图像格式不正确,比如保存成了PNG格式,但没有进行灰度转换,导致图像看起来是黑色的。
3. 保存的图像像素值范围不正确,比如信号剪切后的图像像素值范围是[-1,1],但保存的图像像素值范围是[0,255],导致图像看起来是黑色的。
您可以检查一下信号质量和保存图像的格式和像素值范围是否正确。
相关问题
import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])解释每一句的意思
这是一段 Python 代码,用于处理心电图数据集。下面是对代码中每一句的解释:
1. `import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt`:导入需要用到的 Python 库。
2. `data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/'`:设置数据集路径。
3. `output_path = 'ImageMITBIH/'`:设置输出路径。
4. `N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = []`:定义保存不同类别心拍位置的列表。
5. `records = wfdb.get_record_list('mitdb')`:获取数据集中所有记录的文件名。
6. `all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record))`:读取记录文件中的信号和标注信息。
7. `signals = [x[0] for x in all_signals]`:将所有信号提取出来并保存在一个列表中。
8. `annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr')`:读取记录文件中的标注信息。
9. `beats_pos = annotations.sample`:获取每个心拍在信号中的位置。
10. `beats_labels = annotations.symbol`:获取每个心拍的类别。
11. `for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: qita_beats_pos.append(beats_pos[i])`:按照心拍类别将它们的位置保存在对应的列表中。
代码的目的是将心电图数据集中的心拍类别和位置提取出来,并根据不同类别保存在不同的列表中,以便进行后续处理。
for i in range(len(labels)) : TypeError: object of type 'WebElement' has no len()
这个错误通常出现在尝试获取 `WebElement` 对象的长度时,与您在之前遇到的错误类似。同样,`WebElement` 对象也没有长度属性,因此无法使用 `len()` 函数。
在这种情况下,您可以使用 `range()` 函数遍历 `labels` 列表的索引,而不是使用 `range()` 函数遍历 `labels` 列表本身。例如:
```
labels = driver.find_elements_by_xpath('//your/xpath/selector')
for i in range(len(labels)):
# do something with labels[i]
```
这个代码片段遍历 `labels` 列表的索引,然后通过使用 `labels[i]` 来访问 `labels` 列表中的每个元素。请注意,`labels` 列表仍然是一个包含 `WebElement` 对象的列表,但是我们使用索引来访问每个元素,而不是直接使用列表。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)