h = (data_lowlight.shape[0] // scale_factor) * scale_factor w = (data_lowlight.shape[1] // scale_factor) * scale_factor # // 整除
时间: 2023-06-04 09:07:46 浏览: 45
这段代码的作用是将data_lowlight图像的大小向下取整到scale_factor的整数倍。其中h表示高度,通过计算原图高度整除scale_factor再乘以scale_factor得到;w表示宽度,通过计算原图宽度整除scale_factor再乘以scale_factor得到。
相关问题
train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码
这段代码的作用是加载训练和验证数据的文件路径,并对文件路径进行排序。然后,它使用断言语句来确保训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 长度相等且不为零。
逐句解释这段代码:
1. `train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train')`:将训练数据文件夹路径与 'train' 目录拼接,得到训练数据集的完整路径。
2. `valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val')`:将验证数据文件夹路径与 'val' 目录拼接,得到验证数据集的完整路径。
3. `train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')`:使用 `glob` 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件,并将它们的路径存储在 `train_low_data_names` 列表中。
4. `train_low_data_names.sort()`:对训练低分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
5. `train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png')`:使用 `glob` 函数查找训练高分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件,并将它们的路径存储在 `train_high_data_names` 列表中。
6. `train_high_data_names.sort()`:对训练高分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
7. `eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*')`:使用 `glob` 函数查找验证低分辨率图像数据文件夹中的所有文件,并将它们的路径存储在 `eval_low_data_names` 列表中。
8. `eval_low_data_names.sort()`:对验证低分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
9. `eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*')`:使用 `glob` 函数查找验证高分辨率图像数据文件夹中的所有文件,并将它们的路径存储在 `eval_high_data_names` 列表中。
10. `eval_high_data_names.sort()`:对验证高分辨率图像数据的列表进行排序,以确保它们按照字母顺序排列。
11. `assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names)`:断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 的长度相等。
12. `assert len(train_low_data_names) != 0`:断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度不为零。
这些断言语句用于确保数据加载的正确性和一致性。如果断言条件不满足,将会引发 `AssertionError` 异常。
one_seventh = data.shape // 7 AttributeError: 'NpzFile' object has no attribute 'shape'
这个错误是因为 'NpzFile' 对象没有 'shape' 属性。 'NpzFile' 是 Numpy 存储的一种文件格式,它包含了多个 Numpy 数组,并且可以用 np.load() 函数来读取。你需要使用 np.load() 函数来读取 NpzFile 对象中的数组,例如:
```
import numpy as np
data = np.load('your_file.npz')
one_seventh = data['your_array'].shape // 7
```
其中 'your_file.npz' 是你想要读取的 Numpy 存储文件的路径,'your_array' 是你在该文件中保存的数组的名称。这样你就可以得到一个包含了 your_array 数组形状的元组,将这个元组与数字 7 相除并取整即可得到 one_seventh 的值。
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