img_paths = glob.glob(os.path.join(label_dir, '*.png'))

时间: 2023-05-20 10:02:30 浏览: 249
GZ

org.Hs.eg.db_3.5.0.tar.gz下载一直报错

这是一个 Python 代码片段，用于获取指定目录下所有以 .png 结尾的文件的路径。glob 模块提供了一个函数 glob，它可以根据指定的规则匹配文件路径。os.path.join 函数用于拼接路径。
阅读全文

相关推荐

rar

Header_File_Path_Link.rar_header_file_path

3. **添加头文件路径**：在“Directories”选项卡中，你会看到“Include paths (-I)”部分。在这个区域，你可以添加新的头文件路径。点击“Add”按钮，然后输入或浏览到包含头文件的目录。这可以是相对路径，也可以...
gz

PyPI 官网下载 | ae_paths-0.1.3.tar.gz

在本案例中，我们关注的是一个名为"ae_paths"的Python库，版本号为0.1.3，其压缩包文件为"ae_paths-0.1.3.tar.gz"。 "ae_paths"库可能是一个专门处理路径操作的工具，对于软件开发尤其是涉及文件系统交互的应用来说...

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, self.defect_type) + "/*.png") return img_paths loader = ImageLoader("path/to/images", "defect_folder") images = loader.load_images() print(images) ...

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) ...

file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_extension)) NameError: name 'glob' is not defined

This error occurs because the module glob has not been imported. You can fix this error by adding the following line at the beginning of your code: python import glob This will import the...

如果只处理Excel文件该怎么修改file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*"))这段代码

file_paths = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")) 这样就只会匹配文件名后缀为.xlsx的Excel文件，而不会包括其他类型的文件。如果还要处理.xls文件，可以将参数修改为"*.xls*"。

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)

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_...

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) 在 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) 这行代码中，你已经...

img_paths = glob.glob(test_imgs)

img_paths = glob.glob(test_imgs) 这行代码是Python中用于查找匹配特定模式的文件路径名的一种方式。在这个例子中，glob 模块被用来找到所有匹配 test_imgs 变量所指定的模式的文件路径，并将它们作为列表...

详细解释img_paths = glob.glob('./data/品牌一//.jpg') + glob.glob('./data/品牌二/*.jpg')

其中，glob.glob('./data/品牌一//.jpg')表示匹配./data/品牌一/目录下所有.jpg结尾的文件路径，+表示连接两个列表，glob.glob('./data/品牌二/*.jpg')表示匹配./data/品牌二/目录下所有.jpg结尾的文件...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

model_path = os.path.join(save_dir, 'RViDeNet_epoch{}.pdparams'.format(epoch + 1)) paddle.save(model.state_dict(), model_path) print("Saving model to: {}".format(model_path)) writer.close()

# 获取存放测试图像的路径 test_paths = args.img_paths # 通过Python库函数glob读取指定路径下所有符合匹配条件的文件（图片） img_path_list = glob(test_paths, recursive=True)

根据你提供的代码片段，我可以看出你使用了 Python 的 glob 模块来获取测试集中的所有图片路径。如果某个测试集样本的路径格式不正确，无法从中提取出标签名称，可能是因为在测试集中存在路径格式不正确的文件。 你...

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径，我现在不想访问文件夹下的所有文件名，而是用 glob 模块获取文件夹下的所有图片路径

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img...

excel_dir=path excel_paths=[os.path.join(excel_dir,f)for f in os.listdir(excel_dir)if f.endswith('.xlsx')] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\出勤資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件 添加一個條件，這個運行完畢后才繼續運行下面的程序

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df = ...

import numpy as np import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = [] data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) # 将 a 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) all_a_avg = np.mean(all_a) diff = all_a - all_a_avg # 计算差 diff_sum = np.sum(np.square(diff)) # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum) print("差的平方和的平方根为：", diff_sqrt)怎么改

file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame...

data_dir = r'D:\weather_photos' data_dir = pathlib.Path(data_dir) data_paths = list(data_dir.glob('*')) classeNames = [str(path).split('/')[8] for path in data_paths] print(classeNames)报错list index out of range

data_paths = list(data_dir.glob('*')) class_names = [os.path.basename(path) for path in data_paths] print(class_names) 这样就能正确获取路径中的类名了。希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回...

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/*_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细解释

1. pre_data() 函数用于预处理训练数据，输入是音频文件存储路径 root_path，使用 glob 函数获取所有干净音频文件路径 clean_paths，然后遍历每个路径，获取对应的噪声音频文件路径 noise_file，并将二者组成一个...

最新推荐

recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

ta_lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl
recommend-type

在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

课程设计 在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器，其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元，能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务，满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接：[MTK手机外围电路详解：BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG（On-The-Go）支持是通过芯片内部集成功能实现的，允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接，例如，连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

![Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加
recommend-type

在Python中使用xarray和cfgrib库处理GRIB数据时，如何有效解决遇到的DatasetBuildError错误？

在使用xarray结合cfgrib库处理GRIB数据时，经常会遇到DatasetBuildError错误。为了有效解决这一问题，首先要确保你已经正确安装了xarray和cfgrib库，并在新创建的虚拟环境中使用Spyder进行开发。这个错误通常发生在使用`xr.open_dataset()`函数时，数据集中存在多个值导致无法唯一确定数据点。 参考资源链接：[Python安装与grib库读取详解：推荐xarray-cfgrib方法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b772be7fbd1778d4a533?spm=1055.2569.3001.10343) 具体