请逐行解释以下代码 for i in tqdm(ann_list): #用来显示进度条的 img_name = i.replace('json','png') before_img_path = os.path.join(img_path, 'before', img_name) after_img_path = os.path.join(img_path, 'after', img_name) shutil.copy(before_img_path, before_img_path.replace('before', 'A')) shutil.copy(after_img_path, after_img_path.replace('after', 'B'))

时间: 2023-05-26 20:03:49 浏览: 52
这行代码是一个for循环,其中i代表ann_list列表中的每个元素。 在循环中,使用了tqdm函数来实现进度条显示,以便在程序执行时能清楚地看到当前进度。 因此,这行代码的作用是遍历ann_list列表中的每个元素,并在执行过程中显示进度条。
相关问题

优化这段代码def map_image_id(data_dict): data_temp = [] ann_file = os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json") with open(ann_file, "r") as f: ann_data = json.load(f)["images"] for data in data_dict: for image_data in ann_data: if image_data["file_name"] == data["image_name"]: data["image_id"] = image_data["id"] data_temp.append(data) break return data_temp

要优化这段代码,可以考虑以下几点: 1. 将读取JSON文件的部分提取为一个单独的函数,以避免重复打开和加载文件。 2. 使用字典或集合来存储`ann_data`中的文件名,以便更快地进行查找。 3. 使用列表推导式来简化代码。 4. 如果在循环中找到匹配的文件名后,可以使用`dict.update()`方法来更新`data`字典,而不是创建一个新的字典并追加到`data_temp`列表中。 下面是优化后的代码示例: ```python import os import json def load_json(file_path): with open(file_path, "r") as f: return json.load(f) def map_image_id(data_dict): ann_data = load_json(os.path.join(data_dir, "annotations/instance_val2017.json"))["images"] image_names = {image_data["file_name"]: image_data["id"] for image_data in ann_data} data_temp = [] for data in data_dict: image_name = data["image_name"] if image_name in image_names: data.update({"image_id": image_names[image_name]}) data_temp.append(data) return data_temp ``` 这样,我们通过将JSON文件的读取部分提取为一个函数,并使用字典来存储`ann_data`中的文件名,可以提高代码的可读性和性能。

import json import os #指定原始数据集和目标路径 json_folder_path = "D:/python/pycharm/pycharm_date/Oracle/OracleCS/ce_shi_label" txt_folder_path = "D:/python/pycharm/pycharm_date/Oracle/OracleCS/labels" #获取所有json文件的路径 json_files = [os.path.join(json_folder_path, f) for f in os.listdir(json_folder_path) if f.endswith('.json')] for json_file in json_files:#打开json文件 with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:data = json.load(f) image_name = data["img_name"] + ".jpg" label_name = data["img_name"] boxes = data["ann"] #将每个矩形框转换为txt格式 txt_data = "" txt_line_1 = f"{label_name}\n" for box in boxes: x1, y1,x2, y2,class_id = str(box[0]), str(box[1]), str(box[2]),str(box[3]),str(box[4]) txt_line =f"{x1} {y1} {x2} {y2} {class_id}\n" txt_data += txt_line #写入txt文件 txt_file = os.path.join(txt_folder_path, image_name.replace(".jpg", ".txt")) with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(txt_line_1 + txt_data)将其中json文件的名称统一放在一一个新的txt文件中

可以在循环外部先创建一个空的列表,然后在循环中每次将json文件的名称添加到列表中。循环结束后再将列表中的元素写入到一个新的txt文件中即可。 示例代码如下: ```python import json import os # 指定原始数据集和目标路径 json_folder_path = "D:/python/pycharm/pycharm_date/Oracle/OracleCS/ce_shi_label" txt_folder_path = "D:/python/pycharm/pycharm_date/Oracle/OracleCS/labels" # 获取所有json文件的路径 json_files = [os.path.join(json_folder_path, f) for f in os.listdir(json_folder_path) if f.endswith('.json')] # 创建空的列表 json_names = [] for json_file in json_files: # 打开json文件 with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) image_name = data["img_name"] + ".jpg" label_name = data["img_name"] boxes = data["ann"] # 将json文件名称添加到列表中 json_names.append(label_name) # 将每个矩形框转换为txt格式 txt_data = "" txt_line_1 = f"{label_name}\n" for box in boxes: x1, y1,x2, y2,class_id = str(box[0]), str(box[1]), str(box[2]),str(box[3]),str(box[4]) txt_line =f"{x1} {y1} {x2} {y2} {class_id}\n" txt_data += txt_line # 写入txt文件 txt_file = os.path.join(txt_folder_path, image_name.replace(".jpg", ".txt")) with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(txt_line_1 + txt_data) # 将json文件名称写入新的txt文件中 json_names_file = os.path.join(txt_folder_path, "json_names.txt") with open(json_names_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for name in json_names: f.write(name + "\n") ``` 这样,就可以将所有json文件的名称统一放在一个新的txt文件中了。

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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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