解释一下self.img_files = sorted( [x.replace('/', os.sep) for x in f if os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats])

时间: 2023-04-09 10:00:28 浏览: 155
这是一个Python代码,它的作用是将指定目录下的图片文件按照文件名排序并存储到self.img_files变量中。具体实现是通过使用os模块中的os.sep和os.path.splitext函数来处理文件路径和文件扩展名,然后使用sorted函数对文件名进行排序。
相关问题

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

要获取`self.files_2`中每个文件的完整路径,你可以在添加文件到`self.files_2`列表时保存文件的绝对路径。以下是修改后的代码示例: ```python self.files_1 = [] self.files_2 = [] self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2) ``` 这样,`self.files_2`列表中的每个元素都是文件的完整路径,包括文件夹路径和文件名。你可以使用`os.path.abspath()`函数获取文件的绝对路径。

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

这段代码定义了一个名为`PairDataset`的类,该类继承自`BaseDataset`。该类用于处理配对数据集,其中包含两个文件夹A和B,分别存储了配对数据的两个部分。 在`initialize`方法中,首先将传入的参数`opt`保存在实例变量`self.opt`中。然后,使用`os.path.join`方法将数据根目录`opt.dataroot`与阶段名称`opt.phase`和后缀A或B连接起来,得到文件夹A和B的路径。 接下来,使用`make_dataset`函数获取文件夹A和B中的文件路径,并分别保存在`self.A_paths`和`self.B_paths`中。 为了保证数据的有序性,使用`sorted`函数对文件路径进行排序。 最后,通过获取`self.A_paths`和`self.B_paths`的长度,得到文件夹A和B中的数据数量,并分别保存在`self.A_size`和`self.B_size`中。

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代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

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