with open(osp.join(save_path, filename), 'wb') as f: f.write(data.read()) 什么意思

时间: 2024-05-23 08:11:04 浏览: 17
这段代码是 Python 中用于将从网络上下载的二进制数据写入本地文件的常见方式。其中: - `save_path` 是本地保存文件的路径; - `filename` 是要保存的文件名; - `data` 是从网络上下载的二进制数据; - `open(osp.join(save_path, filename), 'wb')` 是打开一个二进制文件,`wb` 表示以二进制写入的方式打开; - `with` 是 Python 的上下文管理器,可以自动管理文件的打开和关闭; - `f.write(data.read())` 是将从网络上下载的二进制数据写入本地文件。`data.read()` 是将 `data` 中的二进制数据读取出来,然后 `f.write()` 将其写入到已经打开的文件中。 综合起来,这段代码的作用是将从网络上下载的二进制数据保存到本地的一个二进制文件中。
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使用 pathlib 替换操作系统路径(os) self.database_save_path = osp.join( self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')

使用 pathlib 替换操作系统路径(os)后的代码如下: ``` from pathlib import Path self.database_save_path = str(Path(self.data_path, f'{self.info_prefix}_gt_database')) ``` 同样地,我们使用了 Python 的 pathlib 模块,首先导入 Path 类,然后使用 `Path()` 函数创建一个路径对象,将 `self.data_path` 和 `f'{self.info_prefix}_gt_database'` 两个路径作为参数传入,最后使用 `str()` 函数将路径对象转换为字符串类型,并将其赋值给 `self.database_save_path` 变量。

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

这段代码主要是将目录lib添加到系统路径sys.path中,以便在后续的代码中可以直接引用lib目录下的Python模块。具体解释如下: - import os.path as osp:导入模块os.path,并将其重命名为osp(方便后续使用)。 - import sys:导入sys模块。 - def add_path(path)::定义函数add_path,用于将指定路径添加到sys.path中。 - if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path):如果指定路径不在sys.path中,则将其插入到sys.path的第一个位置。 - this_dir = osp.dirname(__file__):获取当前文件所在的目录路径。 - lib_path = osp.join(this_dir, 'lib'):将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接,得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path):将目录lib的完整路径添加到sys.path中。这样,在后续的代码中就可以直接引用lib目录下的Python模块,而无需指定完整路径。

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def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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