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

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。

相关问题

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

这段代码使用了 Python 的 glob 模块来获取指定路径下的所有匹配文件的路径列表。

首先，代码中使用 `glob.glob()` 函数来匹配指定路径下的文件。`glob.glob()` 函数接受一个文件路径的模式字符串作为参数，并返回与该模式匹配的文件路径列表。

具体到这段代码，`self.img_path` 是一个文件夹的路径，`defect_type` 是一个子文件夹的名称。`os.path.join(self.img_path, defect_type)` 将这两个路径拼接起来，得到包含子文件夹的完整路径。

然后，代码在该完整路径后面加上 `"/*.png"`，这表示匹配该子文件夹下所有以 `.png` 结尾的文件。`"/*.png"` 是一个通配符模式，其中 `*` 表示匹配任意多个字符。

最后，`glob.glob()` 返回一个列表，其中包含了符合模式匹配的所有文件的路径。这个列表赋值给变量 `img_paths`，在代码中可以进一步处理或使用这些文件路径。

以下是一个示例：

import glob
import os

class ImageLoader:
    def __init__(self, img_path, defect_type):
        self.img_path = img_path
        self.defect_type = defect_type

    def load_images(self):
        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)

假设图像文件存储在路径 `"path/to/images/defect_folder"` 下，并且这个文件夹中包含了多个以 `.png` 结尾的图像文件。通过调用 `load_images()` 方法，`img_paths` 将返回一个列表，其中包含了所有符合模式匹配的图像文件的路径。

希望这个解析能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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

是的，你是正确的。在这个数据生成器函数中，`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的，因为它只是输出张量的形状，而不是将它们返回给调用者。因此，你可以将这两行代码删除，如下所示：

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)
                yield img_tensor

这样修改后，这个函数将会生成一个张量序列，每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型，用于训练和测试。