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

时间: 2023-05-20 17:02:30 浏览: 244
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。
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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...
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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', '.xls'))] 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\系統人力.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)#刪除文件是這個代碼報的錯誤

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

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...

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