imgs2poses.py: error: unrecognized arguments: C:\Users\avocado\nerf-pytorch\data\nerf_llff_data\bottle3\

时间: 2023-09-30 11:10:31 浏览: 50
抱歉,我无法直接执行代码或查看特定文件路径。但是,如果你遇到了 "imgs2poses.py: unrecognized arguments" 的错误,这可能是因为你正在使用不受支持的参数或命令行选项。请确保你使用的命令行参数是正确的,并且与该脚本的预期参数匹配。你可以查看脚本的文档或使用帮助命令来获取更多信息。
相关问题

FileNotFoundError: class `CustomDataset` in mmpretrain/datasets/custom.py: [Errno 2] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'

根据引用\[1\]中的内容,您在py文件中需要修改数据集的部分。具体来说,您需要修改`data`字典中的一些参数,例如`samples_per_gpu`和`workers_per_gpu`。此外,您还需要在`train`、`val`和`test`的`pipeline`中进行相应的修改。 根据引用\[2\]中的内容,您还需要在`configs/_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py`文件中将`num_classes`的值从80修改为20。此外,在`configs/_base_/datasets/coco_detection.py`文件中,您还需要将`data_root`改为绝对路径。 根据引用\[3\]中的内容,`custom.py`是`datasets/coco.py`中`CocoDataset`的父类,它包含了一些重要的方法,例如`load_annotations()`、`get_ann_info()`、`_filter_imgs()`、`_set_group_flag()`、`__getitem__()`、`prepare_train_img()`和`prepare_test_img()`。这些方法在数据集的加载和预处理过程中起到了关键作用。 根据您提供的错误信息`FileNotFoundError: class 'CustomDataset' in mmpretrain/datasets/custom.py: \[Errno 2\] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'`,看起来是找不到`../data/cats_dogs_dataset/training_set/`目录下的`CustomDataset`类。请确保该目录和文件存在,并且路径正确。 综上所述,您需要检查文件路径是否正确,并确保您已经按照引用中的说明进行了相应的修改。 #### 引用[.reference_title] - *1* [mmdet训练中数据集导入](https://blog.csdn.net/ydestspring/article/details/126547437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [linux配置mmdetection2.8训练自定义coco数据集(一)](https://blog.csdn.net/wulele2/article/details/113468646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [mmdetection源码笔记(三):创建数据集模型之datasets/custom.py的解读(下)](https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/100004100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

解释一下 current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1]

### 回答1: 这行代码是在Python中用来截取一个字符串的子串。具体来说,imgs_path是一个包含一组图片路径的字符串数组,current_imgs_path是一个新的字符串数组,其中包含imgs_path中除最后一个元素外的所有元素。通过切片操作,可以实现将imgs_path中最后一个元素去掉的效果。其中“[:]”表示整个字符串的切片,左边的“:”表示从字符串的开头开始切片,右边的“-1”表示到倒数第二个字符结束切片。 ### 回答2: 这段代码的作用是从一个文件路径列表中,利用切片操作去掉最后一个元素,并将结果赋给变量current_imgs_path。 首先,我们需要理解切片操作。在Python中,切片是基于序列的数据类型(如字符串、列表和元组)的一种操作,用于获取该序列的子序列。切片操作使用冒号(:)来表示范围或步长。具体到该代码中,切片操作的语法是[开始索引:结束索引:步长]。 对于给定的imgs_path路径列表,imgs_path[:len(imgs_path) - 1]表示从索引0开始(即冒号前面为空),一直到最后一个元素的前一个元素(即冒号后面的表达式len(imgs_path) - 1)。这样,通过切片操作,我们得到了一个新的路径列表,这个列表中不包括原来列表中的最后一个路径。 最后,将这个新的路径列表赋值给变量current_imgs_path,意味着我们可以继续使用这个变量来访问这个新的路径列表,而不必每次都使用imgs_path[:len(imgs_path) - 1]这个较长的表达式。 总结来说,这段代码的目的是去掉文件路径列表中的最后一个路径,并将结果保存在current_imgs_path变量中,以便后续使用。 ### 回答3: 这段代码的作用是将一个字符串列表中的最后一个元素去除,并将结果赋值给变量 current_imgs_path。 首先,根据代码可以看出imgs_path是一个字符串列表。我们知道,Python使用方括号来索引列表元素,索引从0开始。所以,imgs_path[:len(imgs_path) - 1]的意思是取imgs_path列表中的第一个元素到倒数第二个元素(不包括最后一个元素),并返回一个新列表。 这里使用len(imgs_path) - 1是因为列表索引是从0开始的,而len(imgs_path)返回的是列表的长度,因此应该减去1才能获取到最后一个元素的索引。 最后,将新得到的列表赋值给current_imgs_path,即将去除最后一个元素的列表重新赋值给当前的变量。 总之,这行代码的目的是去除一个字符串列表中的最后一个元素,并将结果赋值给另一个变量。

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这是一个Python类,用于将PIL.Image对象转换为Numpy数组,并且可以选择是否转置数组的维度。它可以作为数据处理管道中的一个步骤,例如在图像分类或物体检测任务中。下面是一个简单的示例代码,演示如何将图像文件转换为Numpy数组,并应用Image2Array类: python from PIL import Image import numpy as np class Image2Array(object): """ transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'. Args: transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast. """ def __init__(self, transpose=True): self.transpose = transpose def __call__(self, results): """ Performs Image to NumpyArray operations. Args: imgs: List where each item is a PIL.Image. For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...] return: np_imgs: Numpy array. """ imgs = results['imgs'] np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32') if self.transpose: np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2) # tchw results['imgs'] = np_imgs return results # 读取图像文件 img = Image.open("image.jpg") # 应用Image2Array类将图像转换为Numpy数组 image2array = Image2Array() np_img = image2array({'imgs': [img]})['imgs'][0] # 输出数组形状 print(np_img.shape) 在上面的代码中,我们首先使用PIL库打开一个图像文件,然后使用Image2Array类将其转换为Numpy数组。最后,我们输出数组的形状。注意,我们将图像文件转换为单个PIL.Image对象,并将其放入一个列表中,因为Image2Array类预期的输入是一个图像列表。
如果你遇到了 AttributeError: 'Detections' object has no attribute 'imgs'. Did you mean: 'ims'? 错误,这意味着 Detections 对象中没有 imgs 属性。该错误信息还建议是否要使用 ims 属性。 根据你之前提供的代码,你可能是想使用 ultralytics/yolov5 库中的 Detections 类的 ims 属性。你可以修改代码如下: python import torch from PIL import Image from pathlib import Path # 加载YOLOv5模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 设置要检测的图片文件夹路径 image_folder = "path/to/your/image/folder" # 替换为你的图片文件夹路径 # 设置保存检测结果的文件夹路径 output_folder = "path/to/your/output/folder" # 替换为你的输出文件夹路径 # 获取文件夹中的所有图片文件 image_files = sorted(list(Path(image_folder).glob("*.jpg"))) # 遍历每张图片进行检测 for image_file in image_files: # 加载图片 img = Image.open(image_file) # 进行图像检测 results = model(img) # 获取图片文件名 file_name = image_file.stem # 设置保存结果的文件路径 output_file = Path(output_folder) / f"{file_name}_result.jpg" # 保存检测结果图像 results.ims.save(output_file) # 输出检测结果的文件路径 print(f"Saved detection results to: {output_file}") 在修改后的代码中,我们使用 results.ims.save(output_file) 将检测结果图像保存到指定路径 output_file。这样,你就可以保存检测结果图像了。请注意,我们将 results.ims 替换了 results.imgs。

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