for i in range(len(self.images)):#对每一张图片进行处理 ray_dirs, ray_origins = self.make_rays(self.transformed_x, self.transformed_y, poses[i]) all_ray_dirs.append(ray_dirs) all_ray_origins.append(ray_origins)

时间: 2024-04-08 15:32:00 浏览: 121
PY

show_dirs_and_files.py

在这段代码中，您正在对一个包含图像的列表进行迭代处理。对于每张图像，您使用`make_rays`函数生成射线的方向和起始点，并将它们存储在`ray_dirs`和`ray_origins`中。然后，您将这些射线的方向和起始点分别添加到`all_ray_dirs`和`all_ray_origins`列表中。这样，您就可以在后续的处理中使用这些射线。
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class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。 然后，它设置了两个变量：patchSize为160，...

ray_dirs = directions.reshape(-1, 3) @ camera_matrix.T

这是将一个方向向量数组与相机矩阵进行矩阵...通过这个操作，directions中的每个方向向量都会与相机矩阵进行乘法运算，并返回一个新的数组ray_dirs，其形状为(n, 3)，其中每行都是与相应方向向量相乘后的结果。

BOARD_SEPOLICY_DIRS := \ $(BOARD_SEPOLICY_DIRS) \ $(LC_CIT_MIUI_SE_BASE_PATH)/vendor 转化为Android.bp

在Android.bp文件中，如果你需要将类似BOARD_SEPOLICY_DIRS := ...这样的字符串转换成可配置的宏，并包含多个路径，可以采用自定义宏的方式，并结合条件语句。这里是一个例子： 首先，你可以创建一个新的宏，如...

select_inds = np.random.choice(ray_dirs.shape[0], size=[nrays], replace=False)

ray_dirs.shape[0] 表示 ray_dirs 数组的第一个维度的大小，即选择的范围。size=[nrays] 参数表示从选择范围中选择的数量，其中 nrays 是一个变量或常数。replace=False 参数表示选择的索引不会重复。 ...

dirs[:]=[d for d in dirs if d in subset_dirs_list]

这行代码使用了列表推导式来筛选目录列表（dirs）的元素。其中，subset_list是一个目标子的目录列表。 代码的含义，将dirs列表中与subset_dirs_list中的元素匹配的目录保留下来，其他目录则从dirs列表中移除。 ...

for root,dirs,files in os.walk(path): for i in range(len(files)): files[i] = files[i] 是什么意思

其中，对于每个子目录，walk函数都会返回一个三元组(root,dirs,files)，其中root表示子目录的路径，dirs表示子目录下的所有目录名称，files表示子目录下的所有文件名称。 然后，这段代码对于每个子目录下的所有...

file_list = [] for root, dirs, files in os.listdir(folder_path):

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: file_list.append(os.path.join(root, file)) os.listdir()只会返回指定路径下的文件和文件夹的名称列表，而不会返回完整的路径。因此...

case_dir=os.path.join(base_output_dir, f"Case_{i}" for i in range(x_matrix.shape[0])修正代码

在Python中，os.path.join()是一个用于拼接路径的函数，它会正确地处理不同操作系统下的路径分隔符。...case_dirs = [os.path.join(base_output_dir, f"Case_{i}") for i in range(x_matrix.shape[0])]

for dirname,dirs,filenames in os.walk(DATA_PATH): dirs[:]=[d for d in dirs if d in subset_dirs_list]

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for root, dirs, files in os.walk(input_root):

# 这里是对每个层级（root表示当前层级的目录，dirs是该层级的子目录名，files是该层级的文件名） # 的迭代，对每一个迭代，你可以执行不同的操作。 # 打印目录结构（根目录和子目录） for name in dirs: ...

for path in [database_train_path, database_val_path, database_test_path]: logging.info('path {}'.format(path)) path1, dirs1, files1 = next(os.walk(path)) # path1是当前目录的路径，dirs1是当前目录下的子目录列表，files1是当前目录下的文件列表。 file_count1 = len(dirs1) # 记录文件列表数量 logging.info('filecount1 {}'.format(file_count1)) for dirs1_name in dirs1: # 子目录列表 path2, dirs2, files2 = next(os.walk(os.path.join(path, dirs1_name))) file_count2 = len(files2) logging.info('{:20s} :{}'.format(dirs1_name, file_count2)) target_dirs = ['Cape', 'Nightdress', 'Shirtdress', 'Sundress'] for root, dirs, files in os.walk(os.path.join(path, dirs1_name)): # 遍历所有子目录 for dir_name in dirs: if dir_name in target_dirs: # 如果目录名在目标列表中 dir_path = os.path.join(root, dir_name) if not os.listdir(dir_path): # 如果目录为空 os.rmdir(dir_path) print(f"Empty directory has been deleted: {dir_path}")检查并优化

for dirs1_name in dirs1: # 子目录列表 path2 = os.path.join(path, dirs1_name) if not os.path.exists(path2): logging.warning('Path not found: {}'.format(path2)) continue files2 = os.listdir(path2)...

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) ...

def check_winner(self): # 判定胜负 dirs = ((0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, -1)) for x, y in self.steps[-1:]: for dx, dy in dirs: cnt = 1 for i in range(1, 5): nx, ny = x + i * dx, y + i * dy if not (0 <= nx < BOARD_SIZE and 0 <= ny < BOARD_SIZE): break if self.board[nx][ny] != self.board[x][y]: break cnt += 1 for i in range(1, 5): nx, ny = x - i * dx, y - i * dy if not (0 <= nx < BOARD_SIZE and 0 <= ny < BOARD_SIZE): break if self.board[nx][ny] != self.board[x][y]: break cnt += 1 if cnt >= 5: return self.board[x][y] - 1 return -1，解释这段代码

- 然后遍历四个方向(dirs = ((0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, -1)))，以(x,y)为中心，向四个方向扩展，找到连续的相同颜色的棋子个数(cnt)。 - 如果(cnt >= 5)，则返回胜利方的颜色(self.board[x][y] - 1，因为黑色是1...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

这段代码定义了一个ExcelProcessor类，用于处理指定路径下的Excel文件。要实例化该类，可以按如下方式进行： 1. 导入ExcelProcessor类：from excel_processor import ExcelProcessor 2. 创建ExcelProcessor实例...

将下面代码简洁化：def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

for i in train: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_train, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os....

_envs_dirs = '-D:\\anaconda3\\envs' declared in C:\Users\28208\.condarc has type str. Valid types:

_envs_dirs = '-D:\\anaconda3\\envs'在C:\Users\28208\.condarc中声明为字符串类型。有效的类型是元组。要解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：找到C:\Users\28208\.condarc文件，然后将_envs_dirs的值修改...

for root, dirs, files in os.walk(folder_path)

通过这种方式，你可以方便地逐层深入目录结构，对每个层级的文件和子目录进行操作。例如，你可以统计某个文件夹下的文件总数、创建压缩包、读取文件内容等。举个例子： python import os folder_path = 'your_...

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