FileNames = {File.name}'

这是MATLAB中的一个语句，用于将一个文件夹中的所有文件名存储到一个字符串单元格数组中。具体来说，假设我们有一个名为`File`的结构体数组，其中每个元素代表一个文件，包括文件名、文件大小、创建日期等信息。我们可以使用`{}`操作符将结构体数组中的文件名提取出来，然后使用单引号将其转换为字符数组。最后，使用`'`操作符将字符数组转换为字符串，最终得到一个字符串单元格数组`FileNames`，其中每个元素代表一个文件名。

需要注意的是，`FileNames`数组中的文件名是按照文件夹中的顺序排列的，并且包括了文件夹中的所有文件，包括子文件夹中的文件。如果要筛选特定类型的文件，可以在`dir`函数中指定文件类型的通配符，例如`*.txt`表示所有扩展名为`.txt`的文件。

相关问题

class TestDataset(Dataset): def __init__(self, folder_path, hr, lr): super(TestDataset, self).__init__() self.folder_path = folder_path self.hr = hr self.lr = lr self.hr_path = os.path.join(self.folder_path, self.hr) self.lr_path = os.path.join(self.folder_path, self.lr) self.hr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.hr_path) if entry.is_file()] self.lr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.lr_path) if entry.is_file()] self.filenames = self.hr_list self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __getitem__(self, index): self.hr_name = self.hr_list[index] self.lr_name = self.lr_list[index] self.hr_item_path = os.path.join(self.hr_path, self.hr_name) self.lr_item_path = os.path.join(self.lr_path, self.lr_name) hr_img = Image.open(self.hr_item_path).convert("RGB") lr_img = Image.open(self.lr_item_path).convert("RGB") hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img def __len__(self): return len(self.filenames)

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 TestDataset 的数据集类。该类接受三个参数：文件夹路径、高分辨率图像文件夹名称和低分辨率图像文件夹名称。它通过扫描指定文件夹中的文件来获取高分辨率和低分辨率图像的文件名列表，并将其存储在 hr_list 和 lr_list 中。在 __getitem__ 方法中，它会打开指定文件夹中的图像文件，并将其转换为张量，并返回低分辨率和高分辨率图像的张量。在 __len__ 方法中，它返回文件名列表的长度。

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件，并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释：

1. 首先，通过使用`os.walk`函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以`.csv`结尾的文件路径添加到`csv_files`列表中。

2. 接下来，导入所需的库，其中`matplotlib.image`用于读取图像数据。

3. 定义一个空列表`test_image`和`test_label`用于存储图像数据和标签。

4. 通过选择一个CSV文件路径，例如`csv_files[1]`，并获取其所在目录的路径。

5. 打开CSV文件，读取文件中的内容。首先读取文件的第一行，作为列名，并将其转换为列表形式存储在`header_list`中。

6. 接下来，遍历文件的每一行，将每行数据转换为列表形式存储在`row_data`中。在这个过程中，从第7个位置获取图像文件的路径，并将其与基本路径拼接成完整路径`x`。

7. 将第6个位置的标签值转换为整数，并将其添加到`test_label`列表中。

8. 使用PIL库的`Image.open()`方法打开图像文件，调整图像大小为(48,48)，并将其转换为数组形式存储在`test_image`列表中。

9. 将`test_image`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_data`中。

10. 将`test_label`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_label`中。

11. 使用TensorFlow的`tf.one_hot()`函数对标签进行one-hot编码，将其转换为独热编码形式存储在`one_hot_labels`中。

12. 使用`ImageDataGenerator`函数创建一个测试数据生成器`test_data_generator`，用于在后续的模型评估中生成测试数据批次。

13. 最后，打印输出`test_label`，即测试数据的标签。