matlab imread(fullfile('..', 'images_cover', '1.pgm'));
时间: 2024-01-27 10:02:41 浏览: 21
这行代码使用Matlab的imread函数读取上一级目录中的"images_cover"文件夹中的"1.pgm"图像文件,并将其加载为Matlab中的图像矩阵。其中,fullfile函数用于构造跨平台的文件路径(即使在Windows和Unix系统中也能够正常工作)。".pgm"是一种灰度图像格式,可以由许多图像处理软件读取和处理。
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cv2.imread(pic_path, -1)
cv2.imread(pic_path, -1) 是 OpenCV 库中的一个函数,用于读取图像文件。
参数 `pic_path` 是图像文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。函数会返回一个包含图像数据的 numpy 数组对象。
参数 `-1` 用于指定读取图像的方式,有以下几种选项:
- `cv2.IMREAD_COLOR` (1):以彩色模式读取图像,默认值。
- `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` (0):以灰度模式读取图像。
- `cv2.IMREAD_UNCHANGED` (-1):以原始模式读取图像,包括 alpha 通道。
例如,如果你想以彩色模式读取名为 "image.jpg" 的图像文件,可以使用以下代码:
```python
import cv2
pic_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(pic_path, cv2.IMREAD_COLOR)
```
请注意,在使用 `cv2.imread` 函数前,需要先安装并导入 OpenCV 库。
# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片
您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件,然后根据文件名中的信息来判断是否是病人的图片。以下是修改后的代码:
```
import os
import cv2
import numpy as np
data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save"
images = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
for file in files:
if "patient" in file: # 判断文件名中是否包含病人信息
img_path = os.path.join(root, file)
img = cv2.imread(img_path)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256))
img_gray = img_gray / 255.0
images.append(img_gray)
images = np.array(images)
images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1))
```
这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片,不论这些图片在哪个子文件夹下。