return [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path) if f.endswith(".png")]

时间: 2024-05-20 17:14:12 浏览: 52
这段代码的作用是获取指定路径下所有以 ".png" 结尾的文件的完整路径,并返回一个列表。其中,os.path.join() 是用来连接路径和文件名的函数,os.listdir() 是返回指定路径下文件和文件夹的列表,而 if f.endswith(".png") 则是一个筛选条件,只有以 ".png" 结尾的文件才会被加入到最终的列表中。
相关问题

def getPhoto(): #path_photo = 'C:/Users/sxq/PycharmProjects/pythonProject/ZGCS/' # 所有photo所在的文件夹目录 for file_name in os.listdir(path): # 判断是否为图片文件 if file_name.lower().endswith(('.jpg', '.png', '.bmp', '.tiff')): # 得到图片路径 image_name = os.path.basename(file_name) #image_path = os.path.dirname(path) files_list = os.listdir(path) # 得到文件夹下的所有文件名称,存在字符串列表中 print(files_list) #print(image_path) #print(file_name) # 打印path_photo文件夹下的所有文件 print(image_name) return image_name

这段代码的作用是遍历指定文件夹中的所有文件,如果文件是图片,则将其路径保存到一个字符串数组中并返回最后一个文件的名称。但是,这段代码存在一些问题: 1. 函数定义中的注释和函数体中的代码不一致,函数体中的代码与注释所描述的代码并不匹配。 2. 函数体中的代码缺少一个 `path` 变量的定义。根据注释所描述的路径,`path` 的值应该是 `'C:/Users/sxq/PycharmProjects/pythonProject/ZGCS/'`,但是这个值没有在函数体中定义。 3. 函数体中的代码将 `image_name` 变量赋值为 `os.path.basename(file_name)`,这是不正确的。正确的做法应该是 `os.path.join(path, file_name)`。 以下是我对这段代码的修改,希望可以帮助你解决问题: ```python import os def getPhoto(): path = 'C:/Users/sxq/PycharmProjects/pythonProject/ZGCS/' # 所有photo所在的文件夹目录 image_paths = [] # 保存所有图片的路径 for file_name in os.listdir(path): # 遍历文件夹中的所有文件 if file_name.lower().endswith(('.jpg', '.png', '.bmp', '.tiff')): # 判断是否为图片文件 image_path = os.path.join(path, file_name) # 得到图片路径 image_paths.append(image_path) # 将图片路径保存到数组中 print(image_paths) # 打印所有图片的路径 return os.path.basename(image_paths[-1]) # 返回最后一个图片的文件名 ``` 这段代码会返回指定文件夹中最后一个图片文件的文件名,并打印出所有图片的路径。如果你有任何疑问,请随时问我!

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在,则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为(224,224,3) img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中,使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized),对这段代码进行更改,使之满足要求

以下是修改后的代码,满足获取文件夹下所有文件夹的所有图片,更改图片的尺寸后生成文件夹,按照原始文件夹进行排布,文件名使用原始文件名的要求: ```python import os import cv2 # 定义函数,用于调整图片尺寸 def resize_image(image_path, output_path, new_size): img = cv2.imread(image_path) img_resized = cv2.resize(img, new_size) cv2.imwrite(output_path, img_resized) # 定义函数,用于获取指定文件夹下所有图片 def get_all_images(folder_path): images = [] for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png') or file.endswith('.jpeg'): images.append(os.path.join(root, file)) return images # 定义函数,用于生成新文件夹并存储调整后的图片 def generate_resized_images(source_folder, target_folder, new_size): # 获取所有图片 images = get_all_images(source_folder) # 按照原始文件夹进行排布 for image_path in images: relative_path = os.path.relpath(image_path, source_folder) output_folder = os.path.join(target_folder, os.path.dirname(relative_path)) os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) output_path = os.path.join(output_folder, os.path.basename(image_path)) # 调整图片尺寸并存储 resize_image(image_path, output_path, new_size) # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train\buildings' resized_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change\buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在,则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 调用函数,生成新文件夹并存储调整后的图片 new_size = (224, 224) # 调整后的图片尺寸为 224x224 generate_resized_images(original_folder_path, resized_folder_path, new_size) ``` 在使用时,需要将代码中的 `original_folder_path` 替换为要处理的原始文件夹的路径,`resized_folder_path` 替换为生成的新文件夹的路径,`new_size` 替换为要调整的图片尺寸。代码会自动获取原始文件夹下所有图片,并按照原始文件夹进行排布,生成新文件夹并存储调整后的图片。新文件夹的文件名使用原始文件名。

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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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