image_name = name.strip().split()[0].strip().split('/',3)[3].split('.')[0]

时间: 2023-09-17 08:05:38 浏览: 61
### 回答1: 这是一个 Python 代码片段,用于从文件路径中提取图像名称。strip() 方法用于去除字符串两端的空格,split() 方法用于将字符串按照指定分隔符分割成列表。在这个代码片段中,首先使用 strip() 方法去除字符串两端的空格,然后使用 split() 方法将字符串按照空格分割成列表,接着使用 strip() 方法去除列表中每个元素两端的空格,然后使用 split() 方法将列表中第四个元素按照斜杠分割成列表,最后使用 split() 方法将列表中第一个元素按照点号分割成列表,并返回列表中的第一个元素,即图像名称。 ### 回答2: 这段代码的作用是从一个字符串中提取出图像的名称。 首先,name.strip()的作用是去除name字符串两端的空格。 然后,使用split()函数对去除空格后的字符串进行分割,默认以空格作为分隔符。由于没有指定分割次数,所以将字符串按照空格进行分割后返回一个列表。 接着,取分割后的列表中的第一个元素,即split()[0],这个元素是一个包含了文件路径和文件名的字符串。 我们再次使用strip()函数去除此字符串两端的空格。 然后,使用split('/',3)函数对字符串进行分割,以斜杠为分隔符,分割次数为3。这样会将字符串分割为4个部分,返回一个包含了分割后部分的列表。其中,列表的第四个元素是文件名加上扩展名。 最后,我们使用split('.')[0]函数对列表中的第四个元素进行分割,以点作为分隔符。这样会将文件名和扩展名分割开,返回一个只包含文件名的列表。由于我们只需要文件名,所以我们取列表中的第一个元素,即split('.')[0]。 因此,最终的结果就是我们从一个字符串中提取出的图像名称。 ### 回答3: image_name这个变量的值是通过一系列操作得到的。首先,使用strip()方法去掉name字符串两端的空格,然后通过split()方法将字符串按照空格进行切分,并取得切分后的第一个元素。接着,再次使用strip()方法去掉切分后字符串两端的空格,然后使用split('/')方法将字符串按照斜杠进行切分,并取得切分后的第三个元素。最后,使用split('.')方法将第三个元素按照点进行切分,并取得切分后的第一个元素作为最终的image_name的值。

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这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

修改 # 导入jieba模块,用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib,用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount,用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词,cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数,参数分别表示:画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')

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