解释 images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts] for ext in exts: images.update(glob.glob('{}/*.{}'.format(infer_dir, ext))) images = list(images) assert len(images) > 0, "no image found in {}".format(infer_dir) logger.info("Found {} inference images in total.".format(len(images))) return images

时间: 2024-03-29 12:40:52 浏览: 15
这段代码的作用是在指定目录中查找所有的图片文件,并将其存储在一个列表中返回。具体步骤如下: 1. 定义一个空的集合 images。 2. 将 infer_dir 转换为绝对路径,并确保其是一个目录,如果不是则抛出异常。 3. 定义一个包含常见图片文件扩展名的列表 exts。 4. 遍历 exts 列表中的所有扩展名,使用 glob.glob 函数查找所有该扩展名的文件,并将其添加到 images 集合中。 5. 将 images 集合转换为列表并返回,如果列表为空则抛出异常。 6. 打印日志信息,指出在指定目录中找到的图片数量。 这段代码的主要目的是用于读取图片文件,以便进行 AI 推理等操作。
相关问题

解释 images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts]

这段代码的作用是获取指定目录中的所有图片文件。 具体步骤如下: 1. 定义一个空的集合 images,用于存储找到的图片文件。 2. 使用 os.path.abspath 函数将 infer_dir 转换为绝对路径。 3. 使用 assert 语句判断 infer_dir 是否为一个目录,如果不是则抛出异常并输出错误信息。 4. 定义一个包含常见图片文件扩展名的列表 exts,包括 jpg、jpeg、png 和 bmp。 5. 将 exts 中的所有扩展名转换为大写字母形式,添加到 exts 列表中,以便能够匹配到所有可能的扩展名。 6. 遍历 exts 列表中的所有扩展名,使用 glob.glob 函数查找所有该扩展名的文件,并将其添加到 images 集合中。 执行完这段代码后,images 集合中包含指定目录中的所有图片文件,可以进一步处理这些文件,如读取、处理、展示等。

解释images = set() infer_dir = os.path.abspath(infer_dir) assert os.path.isdir(infer_dir), \ "infer_dir {} is not a directory".format(infer_dir) exts = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'] exts += [ext.upper() for ext in exts] for ext in exts: images.update(glob.glob('{}/*.{}'.format(infer_dir, ext))) images = list(images)

这段代码用于获取一个目录下所有特定类型的图片,并将它们的路径保存在一个set集合中。其中,参数`infer_dir`表示待推理的图像所在的目录。 首先,使用`os.path.abspath`函数获取`infer_dir`的绝对路径,然后使用`assert`语句判断该路径是否存在,并抛出相应的异常。 接着,定义了一个包含图片类型后缀名的列表`exts`,然后将该列表中所有元素的大写形式也添加到该列表中。接着,使用`glob.glob`函数和`for`循环遍历`exts`中的所有元素,查找该目录下所有该类型的图片,并将其路径添加到`images`集合中。 最后,将`images`集合转换成列表并返回。此时,列表中保存的就是目录`infer_dir`下所有特定类型的图片的路径。

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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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