代码解释:if not os.path.exists(txtpath): os.makedirs(txtpath, exist_ok=True)

时间: 2023-06-08 20:03:58 浏览: 189
这段代码的作用是先判断指定的文件路径是否存在,如果不存在则创建该路径,如果该路径已存在,则不进行任何操作。其中的os模块是Python的标准库之一,用于与操作系统进行交互。exists()函数用于判断指定路径是否存在,makedirs()函数则用于创建多层级的文件夹路径。exist_ok参数为True表示如果路径已经存在则不会抛出异常,否则会抛出OSError异常。
相关问题

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))

def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = os.listdir(img_path) 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') os.makedirs(out_images, exist_ok=True) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') os.makedirs(out_images_train, exist_ok=True) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') os.makedirs(out_images_test, exist_ok=True) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') os.makedirs(out_annotations, exist_ok=True) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') os.makedirs(out_annotations_train, exist_ok=True) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') os.makedirs(out_annotations_test, exist_ok=True) 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.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_train, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst) for i in test: img_src = os.path.join(img_path, i) img_dst = os.path.join(out_images_test, i) shutil.copyfile(img_src, img_dst) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' annotations_src = os.path.join(target_folder_path, annotations_name) annotations_dst = os.path.join(out_annotations_test, annotations_name) shutil.copyfile(annotations_src, annotations_dst)

代码解释:if __name__ == "__main__": postfix = 'jpg' imgpath = './VOCdevkit/JPEGImages' xmlpath = './VOCdevkit/Annotations' txtpath = './VOCdevkit/txt' if not os.path.exists(txtpath): os.makedirs(txtpath, exist_ok=True) list = os.listdir(xmlpath) error_file_list = [] for i in range(0, len(list)): try: path = os.path.join(xmlpath, list[i]) if ('.xml' in path) or ('.XML' in path): convert_annotation(path, list[i]) print(f'file {list[i]} convert success.') else: print(f'file {list[i]} is not xml format.') except Exception as e: print(f'file {list[i]} convert error.') print(f'error message:\n{e}') error_file_list.append(list[i]) print(f'this file convert failure\n{error_file_list}') print(f'Dataset Classes:{classes}')

这是一段 Python 代码,主要是将 VOC 数据集的 XML 标注文件转换为 txt 文件。如果没有 txt 文件夹,则会创建一个。程序将列出 XML 文件夹中的所有文件,遍历这些文件,并尝试将每个 XML 文件转换为对应的 txt 文件。如果遇到错误,程序将在控制台打印出错信息,并将错误文件名添加到 error_file_list 中输出。最后打印出转换失败的文件列表和数据集分类。
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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

# 定义数据集路径和标签 data_dir = "D:/wjd" # 数据集路径 labels = ['Ag', 'Al', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Mo', 'Ta'] # 标签 # 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据预处理 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform),这里出现了错误

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

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块,该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核(Hypercores),这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中,"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位,用于存储和同步数据。接下来,我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻,此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中,可能指的是同时操作或存储多个超核数据集,这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核(Hypercores)的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构,它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位,在分布式系统中,多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集(Hypercore Set) 超核集是由多个超核组成的集合,可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed",用户可以管理多个这样的集合,实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集(Remote Supercore Set) 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集,它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地,实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制(Replication Mechanism) 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的,加入了元交换(meta-exchange)的概念,即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤,允许节点在同步数据时交换有关超核的信息,例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的,这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性,这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory(RAM)模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中,使用了 "random-access-memory"(RAM)模块,这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据,这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表(multifeed-master)可以推测,"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目,这意味着它可以在服务器端运行,执行后端任务,如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步,这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限,确保数据的一致性和完整性。 综上所述,"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案,它利用了超核技术来为多用户协作提供支持,并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写,易于集成到各种现代的Node.js应用中,并且能够处理大量数据,以支持大规模的协作和数据共享。