请解释这个代码: for i in range(row): is_exsit = os.path.exists(str(data[i][4])) if (is_exsit): self.known_face_path.append(str(data[i][4])) self.known_face_names.append(str(data[i][1])) cur.close() conn.close() pass
时间: 2023-06-06 22:06:15 浏览: 95
这段代码是Python语言编写的程序代码,首先根据行数进行循环,并判断该行数据对应的文件路径是否存在,如果存在,将该文件路径和对应的人名添加到已知的人脸路径列表和人名列表中。接着关闭数据库连接,执行pass语句结束程序。
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此代码import os import numpy as np from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_array - np.min(image_array)) / (np.max(image_array) - np.min(image_array)) * 255 # 将数据类型转换为uint8 image_array = image_array.astype(np.uint8) # 将三维图像分成若干个二维图像 for i in range(image_array.shape[0]): image = Image.fromarray(image_array[i]) image.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) def process_label(label_path, save_path): # 读取nii文件 label_array = np.load(label_path).astype(np.uint8) # 将标签转换为灰度图 label_array[label_array == 1] = 255 label_array[label_array == 2] = 128 # 将三维标签分成若干个二维标签 for i in range(label_array.shape[0]): label = Image.fromarray(label_array[i]) label.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) # LiTS2017数据集路径 data_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017" # 保存路径 save_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\2D-LiTS2017" # 创建保存路径 os.makedirs(save_path, exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "image"), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "mask"), exist_ok=True) # 处理Training Batch 1 image_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1", "volume-{}.npy") for i in range(131): process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image")) # 处理Training Batch 2 label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy") for i in range(131): process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask"))出现FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017\\Training Batch 1\\volume-0.npy',修复它,并给出完整代码
首先,这个错误提示表明程序找不到第一个npy文件。因此,需要检查路径是否正确。
同时,还需要确保所有的路径和文件名都是正确的。下面是修复后的完整代码:
```python
import os
import numpy as np
from PIL import Image
def process_image(image_path, save_path):
# 读取nii文件
image_array = np.load(image_path).astype(np.float32)
# 归一化到0-255之间
image_array = (image_array - np.min(image_array)) / (np.max(image_array) - np.min(image_array)) * 255
# 将数据类型转换为uint8
image_array = image_array.astype(np.uint8)
# 将三维图像分成若干个二维图像
for i in range(image_array.shape[0]):
image = Image.fromarray(image_array[i])
image.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png"))
def process_label(label_path, save_path):
# 读取nii文件
label_array = np.load(label_path).astype(np.uint8)
# 将标签转换为灰度图
label_array[label_array == 1] = 255
label_array[label_array == 2] = 128
# 将三维标签分成若干个二维标签
for i in range(label_array.shape[0]):
label = Image.fromarray(label_array[i])
label.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png"))
# LiTS2017数据集路径
data_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017"
# 保存路径
save_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\2D-LiTS2017"
# 创建保存路径
os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(save_path, "image"), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(save_path, "mask"), exist_ok=True)
# 处理Training Batch 1
image_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1", "volume-{}.npy")
for i in range(131):
if os.path.exists(image_path.format(i)):
process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image"))
else:
print(f"{image_path.format(i)} not exists!")
# 处理Training Batch 2
label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy")
for i in range(131):
if os.path.exists(label_path.format(i)):
process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask"))
else:
print(f"{label_path.format(i)} not exists!")
```
在这个修复后的代码中,我们添加了对文件是否存在的检查,并输出了相应的提示信息。现在我们可以运行代码进行处理,同时会得到相应的提示信息帮助我们快速定位错误。
优化代码:def save_file(data, out_path): if not os.path.exists(out_path): os.mkdir(out_path) with open(out_path, 'w') as f: json.dump(data, f)
可以尝试使用os.makedirs()代替os.mkdir(),因为前者能够递归创建路径中的所有文件夹。
同时,建议添加异常处理,以确保在发生错误时代码不会崩溃。例如,可以使用try-except语句来捕获文件打开或写入错误,并进行相应处理。最好将错误信息记录到日志文件中,以便后续查看和调试。
修改后的代码如下:
```python
import os
import json
def save_file(data, out_path):
try:
os.makedirs(out_path, exist_ok=True)
with open(out_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
except Exception as e:
# 记录错误信息到日志文件中
with open('error.log', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(f'Error in save_file: {str(e)}\n')
```
其中,`exist_ok=True`表示如果目录已经存在则不会报错,`ensure_ascii=False`表示以utf-8编码写入json文件,避免中文出现乱码。同时,异常处理语句可以根据具体情况进行修改和优化。
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