def convert(input_path, output_path): with open(input_path, 'r') as f: root = ET.fromstring(f.read()) data = [] for child in root: for item in child: data.append(item.attrib) wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "data" headers = [] for key, value in data[0].items(): headers.append(key) ws.append(headers) for item in data: tmp = [] for key, value in item.items(): tmp.append(value) ws.append(tmp) wb.save(output_path)

这是一个 Python 的函数，作用是将一个 XML 文件解析成一个列表，并将其存储到一个 Excel 文件中。具体实现步骤如下：

1. 使用 `open()` 函数打开指定路径的 XML 文件，并使用 `ET.fromstring()` 函数将文件内容解析成一个 XML 对象。
2. 遍历 XML 对象中的每个子节点和子节点的属性，并将属性以字典的形式存储到一个列表中。
3. 使用 `openpyxl` 库创建一个 Excel 文件，并创建一个名为 "data" 的工作表。
4. 将列表的第一个字典的键作为 Excel 表头，并写入工作表中。
5. 遍历列表中的每个字典，将其值作为一行数据写入工作表中。
6. 使用 `wb.save()` 函数将 Excel 文件保存到指定路径。

该函数的参数为输入文件路径和输出文件路径。

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def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.vi_files = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, 'vi'))) def __len__(self): return len(self.vi_files) def __getitem__(self, idx): vi_filename = self.vi_files[idx] vi_path = os.path.join(self.root_dir, 'vi', vi_filename) with open(vi_path, 'rb') as f: vi_image = Image.open(f).convert('RGB') if self.transform: vi_image = self.transform(vi_image) return vi_image

这是一个 PyTorch 中 Dataset 类的实现，用于读取一个包含图像数据的文件夹。其中，root_dir 是包含数据集的根目录，transform 是可选的数据增强操作，vi_files 是一个包含文件名的列表，通过 sorted 函数对其进行排序，便于按顺序加载数据。__len__() 方法返回数据集的大小，__getitem__() 方法实现了数据的加载和预处理操作。在这个实现中，每个图像被解码为 RGB 格式，并且根据 transform 执行一些数据增强操作（如果有的话），最后返回处理后的图像数据。

class COCODataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_files = os.listdir(root_dir) def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_files[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image

这段代码是一个 PyTorch 中的 Dataset 类，用于加载 COCO 数据集中的图像数据。具体来说，构造函数中接收两个参数：数据集根目录 root_dir 和可选的数据预处理函数 transform。在初始化过程中，该类读取指定目录下的所有图像文件名，并保存在 image_files 中。__len__ 方法返回数据集大小，即图像数量。__getitem__ 方法根据给定的索引 idx 加载对应的图像数据，并将其转换为 RGB 格式。如果指定了 transform 函数，则在返回数据前进行数据预处理操作。最终，该方法返回处理后的图像数据。该类可以用于 PyTorch 的 DataLoader 中，以便进行批量训练和数据增强。