img_path_list = []

img_path_list = [] 是一个空的 Python 列表，用于存储图片的路径。可以通过 append() 方法将图片路径添加到列表中，例如 img_path_list.append('path/to/image.jpg')。可以通过访问列表中的元素来获取存储的图片路径，例如 img_path_list[0] 可以获取第一个存储的图片路径。

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import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

这段代码优化巡行时间：clc;clear; tic %遍历循环读取所有tiff文件 file_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf\';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.tiff'));%获取该文件夹中所有TIFF格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 Output_path='D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf_tif\';%文件夹的路径 for jj = 1:img_num image_name = img_path_list(jj).name; % 图像名 image=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name)); Info=imfinfo(image_name); Slice=size(Info,1); %%获取图片z向帧数 Width=Info.Width; Height=Info.Height; Image=zeros(Height,Width,Slice); for i=1:Slice Image(:,:,i)=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name),i); %%一层一层的读入图像 J=uint8(Image(:,:,i)); %%一层一层写出图像 imwrite(J,[Output_path,num2str(209*(jj-1)+i,'%04d'),'.tif']);%2G209/4G419 end fprintf(' %d %s\n',jj,strcat(file_path,image_name));% 显示正在处理的图像名 end toc disp(['运行时间: ',num2str(toc)]); %遍历循环读取所有tiff文件

这段代码的主要功能是遍历指定文件夹中的所有TIFF图像，并将每个图像的每一层保存为单独的文件。为了优化巡行时间，可以考虑以下几点:

1. 减少磁盘IO操作：当前代码在每次循环中都会读取和写入图像，这会带来较大的IO开销。可以尝试将所有图像先读取到内存中，然后再进行写入操作，这样可以减少IO次数。

2. 并行处理：使用并行计算可以提高代码的运行效率。可以考虑使用parfor循环来并行处理每个图像的每一层。

下面是对代码进行优化的示例：

clc;
clear;

tic

file_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf\';
img_path_list = dir(fullfile(file_path, '*.tiff'));
img_num = length(img_path_list);
output_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf_tif\';

parfor jj = 1:img_num
image_name = img_path_list(jj).name;
image = imread(fullfile(file_path, image_name));
Info = imfinfo(fullfile(file_path, image_name));
slice = size(Info, 1);
width = Info.Width;
height = Info.Height;
temp_images = zeros(height, width, slice);

for i = 1:slice
temp_images(:, :, i) = imread(fullfile(file_path, image_name), i);
end

for i = 1:slice
J = uint8(temp_images(:, :, i));
imwrite(J, fullfile(output_path, [num2str(209 * (jj - 1) + i, '%04d'), '.tif']));
end

fprintf(' %d %s\n', jj, fullfile(file_path, image_name));
end

toc
disp(['运行时间: ', num2str(toc)]);