if r_num > 0: imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/testlabelq/'+str(imgname)+".png",img) 这段代码啥意思 以及库函数 点击复制后,将打开C知道体验页 如

时间: 2023-06-14 09:03:16 浏览: 50
这段代码的意思是:如果变量 `r_num` 大于0,那么将图像 `img` 保存在指定的路径下,文件名为 `imgname.png`。 具体来说,这行代码使用了 Python 的条件语句 `if`。如果 `r_num > 0`,也就是 `r_num` 的值大于0,那么条件成立,执行条件语句块中的代码。这里的代码是使用了 Python 库中的 `imageio` 模块的 `imsave` 函数,将图像 `img` 以 PNG 格式保存在指定路径下。 需要注意的是,在保存文件名时,代码使用了字符串拼接,将变量 `imgname` 和字符串 ".png" 拼接在一起,形成完整的文件名。其中,拼接字符串使用了加号 `+`,可以将两个字符串连接在一起。 如果想要复制代码并在 CSDN 的 Code Playgrounds 上运行,可以点击“复制代码并打开 CSDN Codelab”按钮,该按钮会将代码复制到 CSDN 的在线编程环境中,可以直接运行和调试代码。
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imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/'+os.path.basename(imgpath).split('.')[0]+'('+str(i)+").jpg",depthmap[i,:,:])

这段代码中有一个语法错误,应该将第一行末尾的 `'` 改为 `)`,即: ``` imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/' + os.path.basename(imgpath).split('.')[0] + '(' + str(i) + ').jpg', depthmap[i,:,:]) ``` 这样可以正确地生成一个文件名,包括原始图片的文件名和当前深度图的索引。

for key,value in tracked_vehicle_gifs.items(): if len(tracked_vehicle_gifs[key]) > 0: imageio.mimsave( f"predict/{national_id}/vehicle_{key}.gif", tracked_vehicle_gifs[key], fps=25) 如何实现gif压缩呢

要实现 GIF 图像的压缩可以使用 Pillow 库中的 optimize() 方法。该方法可以对图像进行优化,减小文件大小,但会影响图像质量。示例代码如下: ``` from PIL import Image for key, value in tracked_vehicle_gifs.items(): if len(tracked_vehicle_gifs[key]) > 0: images = [Image.fromarray(img) for img in tracked_vehicle_gifs[key]] images[0].save(f"predict/{national_id}/vehicle_{key}.gif", save_all=True, append_images=images[1:], optimize=True, quality=85, duration=40) ``` 在此示例代码中,我们使用了 Pillow 库中的 Image.fromarray() 方法将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象,然后使用 save() 方法将图像保存为 GIF 格式。在 save() 方法中,我们设置了 save_all=True 来保存所有帧,并使用 append_images 参数将所有帧添加到 GIF 图像中。同时,我们设置了 optimize=True 来对图像进行优化,减小文件大小,quality=85 来设置图像质量,duration=40 来设置每帧的显示时间,以此来生成 GIF 图像。

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替换掉import cv2,将代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)改成有相同作用的代码

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

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