使用python将文件夹中原始命名为"val_"+"数字"的图片重命名为“val_”+“数字_”

您可以使用Python中的os和re模块来完成这个任务。以下是一段代码示例：

import os
import re

# 获取文件夹中所有的文件名
file_names = os.listdir('path/to/folder')

# 匹配原始文件名
pattern = re.compile(r'val_(\d+)')

# 遍历文件名并重命名
for file_name in file_names:
    match = pattern.match(file_name)
    if match:
        new_file_name = f"val_{match.group(1)}_"
        os.rename(os.path.join('path/to/folder', file_name), os.path.join('path/to/folder', new_file_name))

将“path/to/folder”替换为您的文件夹路径即可。这段代码将遍历文件夹中所有文件名并匹配以“val_”开头，后跟数字的文件名。然后，它将文件名重命名为“val_”+“数字_”。

相关问题

AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'val_annotation'

AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'val_annotation'错误是由于在代码中访问了一个不存在的属性引起的。

要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：
1. 确保你的代码中存在一个名为"val_annotation"的属性。可以通过检查代码中的变量、类和参数来确认。
2. 如果确定"val_annotation"属性确实存在，那么可能是因为在代码中使用该属性之前，没有对其进行正确的初始化或赋值。请检查代码中是否有正确的初始化或赋值步骤。
3. 如果你无法找到代码中使用"val_annotation"属性的位置，可以尝试搜索整个项目以查找是否有其他地方对该属性进行了修改或重命名。
4. 如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试升级相关的库或依赖项，例如使用命令"pip3 install --upgrade pip"和"pip3 install --upgrade setuptools"来升级pip和setuptools。
5. 如果你在使用Autodl远程跑YOLOV7时遇到了相同的错误，可以尝试查找相关讨论或问题报告，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并且有没有解决方案。

总结起来，要解决AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'val_annotation'错误，你需要确认属性存在并且正确初始化或赋值。如果问题仍然存在，可以考虑升级相关的库或依赖项，或者寻找其他人是否遇到了相同的问题并找到了解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python】AttributeError: ‘AutoSchema’ object has no attribute ‘get_link’](https://download.csdn.net/download/weixin_38534444/13745029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【解决】AttributeError: '_NamespacePath' object has no attribute 'sort'](https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/83934497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [YOLOV7常见报错问题(1)--AttributeError: ‘Namespace‘ object has no attribute ‘nEpochs](https://blog.csdn.net/weixin_57130167/article/details/126692528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

sets = ['train', 'val', 'test'] for image_set in sets: image_ids = open('./%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() for image_id in image_ids: json = 'labels/total/%s.json' % (image_id) os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") shutil.copy(json, 'labels/%s/%s.json' % (image_set, image_id)) print("完成")

这段代码的作用是将数据集中的图片和对应的标签文件按照指定的比例划分到训练集、验证集和测试集中，并将它们从原来的位置移动到新的位置。具体来说，它的执行步骤如下：

1. 定义一个包含训练集、验证集和测试集的列表 `sets`。
2. 对于每个数据集 `image_set`，读取该数据集的图片编号列表。
3. 对于该数据集中的每个图片 `image_id`，根据其编号构造出对应的标签文件路径 `json`。
4. 将该图片从原来的位置 `images/total/` 移动到新的位置 `images/{image_set}/`，并修改其文件名为 `{image_id}.jpg`。
5. 将对应的标签文件从原来的位置 `labels/total/` 复制到新的位置 `labels/{image_set}/`，并修改其文件名为 `{image_id}.json`。
6. 打印出 "完成"。

需要注意的是，代码中使用了 Python 的 os 和 shutil 模块来进行文件操作，其中 os.rename 函数用于重命名文件，shutil.copy 函数用于复制文件。