save_path = './images/' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)

时间: 2024-05-26 07:13:32 浏览: 136
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python自动办公源码_用Python将PDF文件转存为图片.rar

这段代码的作用是：如果当前目录下不存在名为“images”的文件夹，则创建一个名为“images”的文件夹，并将该文件夹的路径赋值给变量“save_path”。如果该文件夹已存在，则直接将该文件夹的路径赋值给变量“save_path”。之后你可以使用“save_path”变量来指定保存文件的路径，确保文件保存在指定的文件夹中。
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if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for filename in os.listdir(directory): if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')): input_path = os.path.join(directory, ...
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用Python将PDF文件转存为图片.rar

if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) # 将每一页转换为图片 images = convert_from_path(pdf_file_path, output_folder=output_folder) for i, image in enumerate(images): ...

第一段代码：import os import cv2 def decode_video(video_path, save_dir, target_num=None): ''' video_path: 待解码的视频 save_dir: 抽帧图片的保存文件夹 target_num: 抽帧的数量, 为空则解码全部帧, 默认抽全部帧 ''' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) video = cv2.VideoCapture() if not video.open(video_path): print("can not open the video") exit(1) count = 0 index = 0 frames_num = video.get(7) # 如果target_num为空就全部抽帧,不为空就抽target_num帧 if target_num is None: step = 1 print('all frame num is {}, decode all'.format(int(frames_num))) else: step = int(frames_num/target_num) print('all frame num is {}, decode sample num is {}'.format(int(frames_num), int(target_num))) while True: _, frame = video.read() if frame is None: break if count % step == 0: save_path = "{}/{:>04d}.png".format(save_dir, index) cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 if index == frames_num and target_num is None: # 如果全部抽，抽到所有帧的最后一帧就停止 break elif index == target_num and target_num is not None: # 如果采样抽，抽到target_num就停止 break else: pass video.release() if __name__ == '__main__': video_path = './test.mp4' save_dir_1 = './images_all' save_dir_2 = './images_sample' decode_video(video_path, save_dir_1) decode_video(video_path, save_dir_2, 20)

代码中的decode_video函数接受三个参数：video_path表示待解码的视频文件路径，save_dir表示抽帧图片的保存文件夹路径，target_num表示抽取的帧数量（可选参数，默认为None，即抽取全部帧）。 首先，代码会...

save_dir = './evidence_images' if not os.path.exists(save_dir): # images目录是否存在，不存在创建 os.makedirs(save_dir)是干嘛的

然后，通过 os.path.exists() 函数检查该目录是否已经存在，如果不存在，则通过 os.makedirs() 函数创建该目录。这样就保证了图像文件保存的目录已经存在，避免了保存图像文件时出现目录不存在的异常。

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

3. 在 main() 函数中，首先创建了一个用于保存模型的文件夹，然后调用了 load_data 模块中的 load_images() 函数加载训练集和验证集的数据。 4. 接着定义了一个 UNet 网络，并使用 network 模块中的 init() 函数对...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 import os # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # apply the mask to the image masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join(r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\run-images2\030", "segment_%d.png" % i) cv2.imwrite(filename, masked_image) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)保存超像素识别结果图像

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if not os.path.exists("segmented_images"): os.makedirs("segmented_images") # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the ...

args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show()保存超像素识别结果

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if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) multi_thread_download(image_urls) 注意：运行此代码会下载大量的图片，需要一定的时间和存储空间。请根据自己的实际情况进行调整。

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