int(image_name.split('.')[0])+100是什么意思

这段代码是将一个文件名中的数字部分提取出来，将它转换为整数类型后加上100，最后得到一个新的整数值。其中，`image_name`是一个文件名，`.split('.')`是对文件名进行分割，将文件名分成文件名和扩展名两部分，`[0]`则是获取文件名部分。假如文件名为"image_001.jpg"，那么这段代码的作用就是将"001"转换为整数类型后加上100，得到一个新的整数值"101"。

相关问题

改正代码：import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), int(image_name.split('.')[0])+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')

import
from PIL import Image
import glob
import numpy as np

# 遍历文件夹
folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels'
folders = os.listdir(folder_path)

for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'):
img = Image.open(filename).convert("RGB")
# images=np.asarray(img)
# print(images)

# 只处理其中的20个文件夹
for folder in folders[:20]:
folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder)
# print(folder_full_path)
if os.path.isdir(folder_full_path):
images = os.listdir(folder_full_path)
print(images)

# 创建一个空白图片
blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0))

for image_name in images:
# 打开当前图片
img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name)
img = Image.open(img_path)

# 遍历每一个像素点
for x in range(img.width):
for y in range(img.height):
# 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1
if img.getpixel((x, y)) == (255, 255, 255):
blank_img.putpixel((x, y), int(image_name.split('.')[0])+100)

blank_img.save(f'new_{folder}.png')

def read_directory(directory_name,height,width,normal): file_list=os.listdir(directory_name) file_list.sort(key=lambda x: int(x.split('-')[0])) img = [] label0=[] for each_file in file_list: img0 = Image.open(directory_name + '/'+each_file) img0 = img0.convert('L') gray = img0.resize((height,width)) img.append(np.array(gray).astype(np.float)) label0.append(float(each_file.split('.')[0][-1])) if normal: data = np.array(img)/255.0#归一化 else: data = np.array(img) data=data.reshape(-1,1,height,width) label=np.array(label0) return data,label解释一下、

这是一个函数，用于读取一个目录下的一系列图像文件，并将它们转换成一个数组，其中每个图像都是一个矩阵。这个函数有四个参数，分别是目录名称，图像的高度，图像的宽度，以及一个布尔值，表示是否需要将图像数据归一化到 [0,1] 范围内。

首先，这个函数使用 `os.listdir()` 函数读取目录下的所有文件名，并按照文件名的前缀数字排序，以确保图像被按照正确的顺序读取。

然后，这个函数遍历所有图像文件，并使用 PIL 库中的 `Image.open()` 函数打开图片，将其转换成灰度图像，并调整大小为指定的高度和宽度。这个函数使用 `np.array()` 将每个图像转换成一个 NumPy 数组，并将其添加到一个图片列表中，同时还将每个图像的标签（即文件名中的最后一个数字）添加到另一个标签列表中。

如果指定了 `normal` 参数为 `True`，则将图像数据归一化到 [0,1] 范围内，否则不进行归一化。最后，将所有图像数据转换成一个四维的 NumPy 数组，形状为 `(样本数, 通道数, 高度, 宽度)`，并将标签列表转换成一个 NumPy 数组，并将它们一起返回。