image_list = sorted((glob.glob(os.path.join(dataset_frames_dir, str('{:02d}

时间: 2023-05-03 08:05:29 浏览: 83
这行代码的作用是什么? 这行代码的作用是将文件夹中的图像文件按照文件名的顺序进行排序,并以列表的形式返回。更具体地说,代码中使用了 Python 的 glob 和 os 模块来实现功能。 glob.glob() 是 Python 自带的查找文件路径的方法,使用时需要导入 glob 模块。其中,os.path.join() 方法可以将多个路径组合成一个完整的路径名,参数中将 dataset_frames_dir 和 '{:02d}。' 两个路径通过 join() 方法连接后,将得到一个具有完整路径的字符串。这个字符串表示的是含有图像的文件夹的路径,其中 '{:02d}。' 表示二位整数格式化,即可以将其中的数字 0~99 表示成两位数的形式。 接下来使用 glob.glob() 方法来查找路径中的所有图像文件,由于路径中可能会有其他类型的文件,因此代码使用了 str() 函数来将 '{:02d}。' 转换成字符串。最后,将得到一个按照文件名排好序的图像路径列表,存储在 image_list 变量中。 整个代码块的作用是为了准备数据集,将数据集中所有的图像文件按照文件名的顺序排好,并以列表的形式返回,方便后续的数据处理和操作。
相关问题

air_data = sorted(glob(os.path.join(

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。

img_list = sorted(glob.glob('2d_images/*.tif'))

这行代码使用了Python标准库中的glob模块,其中的glob函数返回一个文件名列表,该列表包含了满足指定模式的文件名。在这个例子中,指定模式是'2d_images/*.tif',它将匹配所有位于'2d_images'目录中以'.tif'结尾的文件,并将它们以字母顺序排序后存储在img_list列表中。

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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

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

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