解释parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import create_voc_list logging.basicConfig(level=logging.INFO)

时间: 2024-03-29 22:41:19 浏览: 153
RAR

osp2e-matlab_func.rar_Rls dsp

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录添加到系统路径中，以便在运行时能够正确地导入模块。具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用`os.path.abspath`函数将其转换为绝对路径。然后，如果该路径还没有在系统路径中，则将其添加到`sys.path`列表中。接着，从`ppdet.utils.download`模块中导入`create_voc_list`函数，该函数用于为下载的VOC数据集创建图像列表。最后，使用`logging.basicConfig`方法设置日志级别为INFO。
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osp.zip_osp

首先，Perl是一种通用的、高级的解释型编程语言，由Larry Wall在1987年创建。Perl的设计理念是“有一种方法，最好是唯一的方法”（There's More Than One Way To Do It），这使得Perl具有高度的灵活性和可扩展性。...
zip

9927420PPI.zip_cem 检测_osp_标区_端元提取_高光谱

从检测的图像质量来看， 文中检测方法的效果是 最 好 的 ， 目 标 与 背 景 的 区 分 度 最 大 ， 其 次 是UGTP-OSP 检测方法 ，效果最差的是 WCM-CEM 检测方法。

parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import download_dataset logging.basicConfig(level=logging.INFO)

具体地，代码首先获取当前文件所在目录的父级目录的父级目录的父级目录，即PaddleDetection的根目录，并使用os.path.abspath函数将其转换为绝对路径。然后，如果该路径还没有在系统路径中，则将其添加到sys.path...

root_path = osp.abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))

3. abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))： - osp.abspath()：函数用于返回给定路径的绝对路径。它确保路径是从根目录开始计算的。 - osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir)：这是一个...

model_folder = osp.dirname(osp.abspath(__file__))

os.path.abspath()函数用于获取某个文件或目录的绝对路径，其中的参数是当前脚本文件的路径__file__。 os.path.dirname()函数用于获取某个路径的父目录的路径，其中的参数是当前脚本文件的绝对路径。这里的作用是将...

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

- lib_path = osp.join(this_dir, 'lib')：将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接，得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path)：将目录lib的完整路径添加到sys.path中。这样，在后续的代码中就可以直接引用...

使用 pathlib 替换操作系统路径（os） self.database_save_path = osp.join( self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')

同样地，我们使用了 Python 的 pathlib 模块，首先导入 Path 类，然后使用 Path() 函数创建一个路径对象，将 self.data_path 和 f'{self.info_prefix}_gt_database' 两个路径作为参数传入，最后使用 str() ...

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

- os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。 - torch：用于深度学习的库。 - sentence_transformers：用于生成句子嵌入的库。 - torch_geometric：用于处理图形数据的库。 首先，定义了一个...

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

png_filename_list = [os.path.splitext(filename)[0] for filename in os.listdir(os.path.join(data_root, ann_dir)) if filename.endswith('.bmp')] jpg_filename_list=[os.path.splitext(filename)[0] for ...

优化以下Oracle语句： SELECT SUBSTR(msn.serial_number, 1, 10) genset_sn, msi2.segment1 Genset_BOM_NUM, msi2.inventory_item_id, msi.segment1 key_component, mut1.serial_number component_sn, msi.description component_desc, wdj.date_completed, (SELECT MAX(aps.vendor_name) FROM ap_suppliers aps, bom_resources bor, mtl_unit_transactions mut, po_headers_all poh, po_lines_all pol, wip_osp_resources_val_v wor WHERE aps.vendor_id = poh.vendor_id AND bor.resource_id = wor.resource_id AND poh.po_header_id = pol.po_header_id AND pol.item_id = bor.purchase_item_id AND wor.wip_entity_id = mut.transaction_source_id AND mut.serial_number = mut1.serial_number AND mut.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mut.organization_id = mut1.organization_id AND mut.receipt_issue_type = 2 AND mut.transaction_source_type_id = 5 ) supplier FROM mtl_material_transactions mmt1, mtl_material_transactions mmt2, mtl_parameters mpa, mtl_serial_numbers msn, mtl_system_items msi, mtl_system_items msi2, mtl_transaction_types mtt1, mtl_transaction_types mtt2, mtl_unit_transactions mut1, mtl_unit_transactions mut2, wip_discrete_jobs_v wdj WHERE mmt1.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mmt1.organization_id = mut1.organization_id AND WDJ.PRIMARY_ITEM_ID = msi2.INVENTORY_ITEM_ID AND mmt1.transaction_id = mut1.transaction_id AND mmt1.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt1.transaction_type_id = mtt1.transaction_type_id AND mtt1.transaction_type_name = 'WIP Issue' AND NOT EXISTS (SELECT 'WIP Negative Issue or WIP Return' FROM mtl_material_transactions mmt3, mtl_transaction_types mtt3, mtl_unit_transactions mut3 WHERE mmt3.transaction_id = mut3.transaction_id AND mmt3.transaction_type_id = mtt3.transaction_type_id AND mmt3.transaction_date > mmt1.transaction_date AND mtt3.transaction_type_name IN ('WIP Negative Issue', 'WIP Return') AND mut3.serial_number = mut1.serial_number AND mut3.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id) AND mmt2.transaction_id = mut2.transaction_id AND mmt2.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt2.transaction_type_id = mtt2.transaction_type_id AND mtt2.transaction_type_name = 'WIP Completion' AND mpa.organization_code = 'WHP' AND msn.current_organization_id = mpa.organization_id AND LENGTH(msn.serial_number) >= 10 AND msi.inventory_item_id = mmt1.inventory_item_id AND msi.organization_id = mmt1.organization_id AND (msi.planning_make_buy_code = 2 OR msi.segment1 LIKE 'SO%') AND mut2.serial_number = msn.serial_number AND mut2.inventory_item_id = msn.inventory_item_id AND mut2.organization_id = mpa.organization_id AND msi2.ORGANIZATION_ID = '323'

3. 检查 WHERE 子句中的条件顺序，将最具选择性的条件放在前面。 请注意，优化策略可能因实际数据和数据库配置而异，建议在执行任何更改之前先在测试环境中进行测试和验证。另外，确保数据库统计信息是最新的，以便...

img_file = osp.join(self.root, name.split()[0])

这是一个 Python 代码中的一行，它使用 osp 模块中的 join 函数将 self.root 和 name.split()[0] 这两个路径拼接在一起，生成一个新的路径。其中，name 是一个字符串，通过 split() 函数将其按照空格分割成一个列表...

label_file = osp.join(self.root, name.split()[1])

这是一个 Python 代码中的一行，其中 osp 是一个模块，join 是该模块中的一个函数，用于将路径组合起来。self.root 是一个类的属性，name 是一个字符串，split() 函数用于将字符串按照空格分割成一个列表，[1] 表示...

mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")

这段代码的功能是将给定的 mask 图像转换为训练时所需的 ID 标注图像，并将其保存为 PNG 格式。具体实现过程为首先读入 mask 图像，然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID，...

img_file = osp.join(self.root, "%s/%s" % (self.set, name))是在做什么事情

具体来说，它使用 osp.join() 函数将 self.root、self.set 和 name 三个字符串拼接成一个完整的文件路径，并将其赋值给变量 img_file。其中 %s 是字符串格式化操作符，用于将变量插入到字符串中。osp....

for name in label_names: index_json = label_names.index(name) index_all = classes.index(name) new = new + index_all * (np.array(lbl) == index_json) utils.lblsave(osp.join(pngs_path, count[i].split(".")[0] + '.png'), new)

这段代码的作用是将标签名转换为对应的索引，并使用这些索引创建一个新的数组。然后，将这个新数组保存为一个图像文件。 具体来说，代码中的label_names是一个包含标签名的列表。通过使用label_names.index(name...

timme = strftime("%Y-%d-%m %H:%M:%S", gmtime()) timme = timme[5:-3].replace('-', '_') timme = timme.replace(' ', '_') timme = timme.replace(':', '_') weights_to = osp.join(weights_to, 'run' + timme)分析下

2. 使用切片操作 [5:-3] 将 timme 变量中的年份去掉，并将所有的 - 替换成 _，然后将结果再次赋值给 timme 变量。 3. 将所有的空格、: 替换成 _，最终生成一个以 run 和时间戳命名的文件夹路径，并...

png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.bmp')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.bmp')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list)

这段代码首先定义了两个列表：png_filename_list和jpg_filename_list，分别用于存储PNG图像文件和JPG图像文件的文件名（不包括扩展名）。 对于png_filename_list，使用了一个列表推导式，通过遍历指定目录下...

if __name__ == "__main__": dataset_dir = Path(os.getenv("DETECTRON2_DATASETS", "datasets")) print('Caution: we only generate the training set!') coco_path = dataset_dir / "coco" mask_dir = coco_path / "stuffthingmaps" out_mask_dir = coco_path / "stuffthingmaps_detectron2" for name in ["train2017"]: os.makedirs((out_mask_dir / name), exist_ok=True) train_list = glob(osp.join(mask_dir, "train2017", "*.png")) for file in tqdm.tqdm(train_list): convert_to_trainID(file, out_mask_dir, is_train=True)

这段代码的作用是将 COCO 数据集中的实例分割标注图转换成 Detectron2 模型训练所需的标注格式，并保存到指定的文件夹中。 具体来说，代码首先获取 COCO 数据集所在的路径 dataset_dir，并在其中找到实例分割标注...

with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(gray_filename_list)) for line in gray_filename_list[:length]: labelpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') graypath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(labelpath,graypath) img=cv.imread(labelpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n')解释一下这个戴拿

对于每个元素，首先根据文件名拼接出标签图像和灰度图像的路径，分别赋值给变量labelpath和graypath。 然后，调用函数get_Image_dim_len(labelpath, graypath)，对标签图像和灰度图像进行尺寸校验。 接下来...

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