filepath_list = os.listdir(label_from_PATH)

时间: 2023-06-26 09:05:57 浏览: 93
ZIP

Write_Read_File.zip_file operation_operation

这行代码使用了Python内置的os模块中的listdir函数，它用于列出指定路径下的所有文件和文件夹名称，返回一个列表。在这里，我们传入了一个名为label_from_PATH的变量作为参数，该变量存储了一个文件夹的路径。所以，该行代码的作用是获取指定路径下所有文件和文件夹的名称，并将其存储在名为filepath_list的变量中。
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private static String readFile(String filePath) throws Exception { // 实现代码，读取并返回文件内容 } } 在这个例子中，我们首先创建一个ScriptEngineManager实例，然后通过getEngineByName方法...

解释一下for imgfile in imgfile_list: filepath = os.path.join(dir,imgfile) img_list = os.listdir(filepath) img_list.sort(key=lambda x: int(x[:-4])) #滑窗取序列，步长为8 for i in range(0, len(img_list)-seqsize, 8): for j in range(i,i+seqsize): img = img_list[j] path = os.path.join(filepath, img) if j == i+seqsize-1: fp.write(path+'\n') else: fp.write(path+' ')

接下来，使用os.listdir函数列出filepath下的所有文件，并将这个列表按照文件名中的数字排序（例如文件名为"1.jpg"，则会按照1进行排序），这个排序过程是通过lambda函数实现的。 排序之后得到的img_list就是当前...

import os dir=r'C:\Users\huawei\Desktop\pythonProject1\data\train' fp = open('./train_list.txt','w+') imgfile_list = os.listdir(r'C:\Users\huawei\Desktop\pythonProject1\data\train') imgfile_list.sort(key= lambda x:int(x[:])) #print(img_list) seqsize =17 for imgfile in imgfile_list: filepath = os.path.join(dir,imgfile) img_list = os.listdir(filepath) img_list.sort(key=lambda x: int(x[:-4])) #滑窗取序列，步长为8 for i in range(0, len(img_list)-seqsize, 8): for j in range(i,i+seqsize): img = img_list[j] path = os.path.join(filepath, img) if j == i+seqsize-1: fp.write(path+'\n') else: fp.write(path+' ') fp.close()

这段代码的作用是： 导入操作系统模块 os，然后设置一个...然后使用 os.listdir() 函数获取该目录下的所有图片文件名列表 imgfile_list，将其按照文件名数字序号排序，然后将排序后的列表赋值给 imgfile_list 变量。

file_dir_path1 = filePath + '\\pdf\\' filePath1 = file_dir_path1 pdf_lst = [f for f in os.listdir(filePath1) if f.endswith('.pdf')] pdf_lst = [os.path.join(filePath1, filename) for filename in pdf_lst] file_merger = PdfMerger() for pdf in pdf_lst: file_merger.append(pdf) output_file_path = os.path.join(file_dir_path,output_file_name) file_merger.write(output_file_path) file_merger.close(),怎么使传参路径为相对路径

pdf_lst = [f for f in os.listdir(input_dir_abs) if f.endswith('.pdf')] pdf_lst = [os.path.join(input_dir_abs, filename) for filename in pdf_lst] file_merger = PdfFileMerger() for pdf in pdf_lst: ...

修改下面代码去掉排序部分，要将给定路径下的所有文件名写入一个文本文件import os dir=r'C:\Users\huawei\Desktop\pythonProject1\data\train' fp = open('./train_list.txt','w+') imgfile_list = os.listdir(r'C:\Users\huawei\Desktop\pythonProject1\data\train') imgfile_list.sort(key= lambda x:int(x[:])) #print(img_list) seqsize =17 for imgfile in imgfile_list: filepath = os.path.join(dir,imgfile) img_list = os.listdir(filepath) img_list.sort(key=lambda x: int(x[:-4])) #滑窗取序列，步长为8 for i in range(0, len(img_list)-seqsize, 8): for j in range(i,i+seqsize): img = img_list[j] path = os.path.join(filepath, img) if j == i+seqsize-1: fp.write(path+'\n') else: fp.write(path+' ') fp.close()

imgfile_list = os.listdir(dir) for imgfile in imgfile_list: fp.write(imgfile + '\n') fp.close() 这段代码将给定路径下的所有文件名写入了一个名为"train_list.txt"的文本文件中。

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

这段代码实现了一个卡牌识别器，使用 SVM 算法来识别卡牌上的数字、英文字母和汉字。它将训练数据从文件中读取，对于数字和英文字母，训练数据位于 "train\\chars2" 文件夹中；对于汉字，训练数据位于 "train\\...

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image 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] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) 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 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) 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 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)

这段代码与之前的代码实现不同，它是用于将3D医学图像数据转换为2D图像的。具体来说，它实现了以下功能： 1. 读取niifile文件，提取数据。 2. 将数据保存为图片。 3. 根据阈值判断是否需要保存该图片。...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像...

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

可以使用Pillow模块代替cv2模块来实现相同功能。Pillow模块是Python的一个... filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

逐句解释import os import shutil import openpyxl wb=openpyxl.load_workbook("/Users/Wendy/学生地区.xlsx") ws=wb["地区表"] for rowData in ws.rows: area=rowData[1].value path="/Users/Wendy/学生资料" allList=os.listdir(path) for item in allList: name=os.path.splitext(item)[0] if rowData[0].value == name: targetpath=os.path.join(path,area) if not os.path.exists(targetpath): os.mkdir(targetpath) filepath=os.path.join(path,item) shutil.move(filepath,targetpath)

具体而言，首先用 os.listdir() 函数获取学生资料文件夹下的所有文件名，然后用 os.path.splitext() 函数将文件名分为文件名和扩展名两部分。对于每个文件名，将其文件名部分作为学生名字，并判断该学生名字是否与...

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

可以使用PIL库替换掉cv2模块，实现相同的功能。... filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)
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