在上面的第5步 为什么print之后root_path打印不出来
时间: 2024-02-21 17:00:06 浏览: 26
在第5步中,使用了 `os.path.join()` 方法拼接路径。需要注意的是,该方法会自动处理路径分隔符的问题。在 Windows 系统上,路径分隔符为反斜杠 `\`,而在其他系统上则为正斜杠 `/`。因此,我们在使用 `os.path.join()` 方法时,不需要手动添加路径分隔符。
另外,在第5步中,拼接路径时使用了双反斜杠 `\\`。在 Python 中,反斜杠 `\` 是转义字符,因此需要使用两个反斜杠来表示一个真实的反斜杠。但是,在使用 `os.path.join()` 方法时,我们不需要使用双反斜杠,因为该方法会自动根据操作系统选择适当的路径分隔符。
因此,在第5步中,正确的写法应该是:
```
json_date_path = os.path.join(root_path, 'data', current_dir, json_file_name)
```
这样就可以正确地拼接出路径了。如果依然无法输出 `root_path`,可能是因为 `root_path` 的值不正确。你可以在代码中添加 `print(root_path)` 语句,检查 `root_path` 的值是否正确。
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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 = 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, dtype=float) print(all_a) all_a = np.where(np.char.isdigit(all_a.astype(str)), all_a, np.nan) # all_a = all_a.astype(float) all_a_avg = np.nanmean(all_a, axis=(0, 1)) print(all_a_avg) # 计算平均数 diff = all_a - all_a_avg print(diff) # 计算差 diff_sum = np.nansum(np.square(diff)) print(diff_sum) # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum) # 计算平方根 print(diff_sqrt)怎么改
在上面的代码中,有一个语法错误,即在第一行代码中,导入numpy和pandas库的语句之间没有加上换行符。另外,还有一些变量没有定义,比如`dir_path`,你需要定义它并赋值。如果你的代码中存在其他问题,可以在提供更多的上下文之后再进行修改。以下是修正后的代码:
```python
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 = pd.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)
data = pd.concat([data, a], axis=1)
all_a.append(a)
all_a = np.array(all_a, dtype=float)
print(all_a)
all_a = np.where(np.char.isdigit(all_a.astype(str)), all_a, np.nan)
all_a_avg = np.nanmean(all_a, axis=(0, 1))
print(all_a_avg)
diff = all_a - all_a_avg
print(diff)
diff_sum = np.nansum(np.square(diff))
print(diff_sum)
diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum)
print(diff_sqrt)
```
import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用
这段代码是一个 Python 脚本,用于对医学图像进行强度归一化处理。以下是每行代码的详细解释:
第 1 行:导入必要的模块。
第 3 行:定义一个函数 normalize_intensity,用于对给定的医学图像进行强度归一化处理。该函数接受三个参数:np_volume(一个 NumPy 数组,表示医学图像数据)、relative_path(一个 Path 对象,表示该数据在文件系统中的路径)、logger(用于记录日志的 Logger 对象)。
第 4 行:使用日志记录器输出一条日志,表示开始处理医学图像。
第 5 行:获取图像堆栈的数量 nstack。
第 6 行:将图像堆栈中居中的 16 张图像提取出来,作为参考图像,用于计算阈值。
第 7 行:使用 skimage 库中的 exposure.histogram 函数计算图像堆栈中所有非空像素的直方图 hist_y 和 hist_x。
第 8 行:使用 skimage 库中的 filters.threshold_otsu 函数计算一个全局阈值 thr。
第 9 行:计算阈值下面的像素的直方图峰值 peak_air。
第 10 行:计算阈值上面的像素的直方图峰值 peak_soil。
第 11 行:计算从阈值到图像范围最小值的距离 hist_x[0]。
第 12 行:将医学图像数据转换为 int64 类型。
第 13~17 行:循环遍历所有图像,对每个像素进行强度归一化处理,得到新的像素值。
第 18 行:使用 skimage 库中的 exposure.rescale_intensity 函数对强度归一化后的图像进行重新缩放,得到范围在 [0, 255] 内的 uint8 类型像素值。
第 19 行:使用日志记录器输出一条日志,表示完成医学图像处理。
第 20 行:返回经过强度归一化和重新缩放后的医学图像数据。
第 22~36 行:定义脚本的主函数。使用 argparse 模块解析命令行参数,获取源目录、目标目录、空间分辨率和深度等参数值。
第 37 行:如果源目录为空,则打印帮助信息并退出程序。
第 38 行:使用 pathlib 库中的 Path 类,获取源目录的绝对路径。
第 39 行:如果源目录不存在,则使用日志记录器输出一条错误信息,并退出程序。
第 40 行:使用 pathlib 库中的 Path 类,构造目标目录的路径。若目标目录为空,则默认使用源目录路径加上后缀 "_intensity_normalized"。
第 41 行:获取空间分辨率和深度参数值。
第 42 行:创建两个进程,用于对医学图像进行加载和保存。
第 44~48 行:循环遍历医学图像,调用 normalize_intensity 函数对图像进行强度归一化处理。当加载进程队列为空时,跳出循环。
第 49 行:获取该图像在源目录中的相对路径。
第 50 行:如果需要修改空间分辨率,则将该信息添加到图像的元数据中。
第 51~53 行:每当保存进程队列的大小为 1 时,等待一段时间,以防止队列溢出。
第 54~56 行:构造目标目录中的路径,删除文件名中的 cb 前缀,并将归一化后的医学图像保存到该路径中。
第 57 行:使用保存进程队列结束保存进程。