imwrite(U,[Output_path,'Y',int2str(i),'.jpg']);

时间: 2023-12-27 09:04:54 浏览: 70
这段Matlab代码使用了imwrite函数将图像U保存为JPG格式的文件,并在文件名中包含了一个整数i的值,示例如下: ```matlab % 定义文件保存路径 Output_path = 'E:/saved_images/'; % 待保存图像U U = imread('example.jpg'); % 遍历多个整数并依次保存图像 for i = 1:10 % 构建保存文件名 save_name = [Output_path, 'Y', int2str(i), '.jpg']; % 保存图像 imwrite(U, save_name); end ``` 在上述示例中,首先定义了文件保存路径Output_path和待保存图像U。然后使用循环语句遍历整数1到10,并在每个循环中,使用当前整数值构建保存文件名,并使用imwrite函数将待保存图像U保存到磁盘文件中。其中,int2str函数可以将整数转换为字符串以便在文件名中使用。您可以根据需要修改文件保存路径和待保存图像。
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from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

这段代码用于创建图像对,将两个文件夹中的图像拼接在一起,并将结果保存在一个新的文件夹中。下面是代码的简要解释: 1. 引入必要的库:pdb、os、numpy、cv2和argparse。 2. 使用argparse来解析命令行参数,包括输入目录和输出目录等。 3. 遍历输入目录中的所有文件夹,并获取每个文件夹中的图像列表。 4. 根据命令行参数,选择要使用的图像对(如果--use_AB参数为true,则仅使用"_A"结尾的图像作为输入A,使用相应的"_B"图像作为输入B)。 5. 将输入A和输入B图像拼接在一起,并将结果保存在输出目录中。 6. 最后,打印出图像对的数量和输出目录等信息。 文件夹格式应该是这样的: - dataset - 50kshoes_edges - split1 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - split2 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - ... - 50kshoes_jpg - split1 - 0001_B.jpg - 0002_B.jpg - ... - split2 - 0001_B.jpg - 0002_B.jpg - ... - ... - test_AB - split1 - 0001.png - 0002.png - ... - split2 - 0001.png - 0002.png - ... - ...

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='./dataset/blurred') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='./dataset/sharp') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/out') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),运行上述代码,提示错误:NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\DeblurGAN-master\datasets\blurred\1.jpg'

根据错误提示,看起来是指定的目录名称无效。具体来说,是出现了一个名为'1.jpg'的文件,而在代码中尝试将其作为目录来处理。你需要检查代码中是否有将文件名误认为是目录名的情况,可以使用os.path.isdir()函数来判断是否为目录。同时,你也可以手动检查一下指定的目录是否存在以及目录中是否存在名为'1.jpg'的文件。
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帮我分析一下下面代码有什么问题:#模型导入 import paddlehub as hub ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server") import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont,ImageDraw,Image def drawText(text, width, height, file): #创建一张全白的图片用来绘制中文 img = np.full((height, width, 3),fill_value=255,dtype=np.uint8) #文字大小 font_size = int(width/len(text)) - 5 #绘制中文 #cv2.putText(img, text ,(width - font_size/2, height - font_size/2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),1) #导入字体文件 fontpath = "C:/Users/lenovo/Desktop/人工智能/chinese_cht.ttf" #设置字体的颜色 b,g,r,a = 0,0,0,0 #设置字体大小 font = ImageFont.truetype(fontpath, font_size) #将numpy array的图片格式转为PIL的图片格式 img_pil = Image.fromarray(img) #创建画板 draw = ImageDraw.Draw(img_pil) #在图片上绘制中文 draw.text((width/2 - int(len(text)*(font_size/2)), int(height/2 - font_size/2)), text, font=font, fill=(b,g,r,a)) #将图片转为numpy array的数据格式 img = np.array(img_pil) #保存图片 cv2.imwrite(f"txt/{file}",img) image_path = 'image.jpeg' # 读取测试文件夹test.txt中的照片路径 np_images =[cv2.imread(image_path)] results = ocr.recognize_text( images=np_images, # 图片数据,ndarray.shape 为 [H, W, C],BGR格式; use_gpu=False, # 是否使用 GPU;若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径,默认设为 ocr_result; visualization=False, # 是否将识别结果保存为图片文件; box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值; text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值; image = cv2.imread(image_path) for result in results: data = result['data'] save_path = result['save_path'] for infomation in data: loca = infomation['text_box_position'] print(loca, infomation['text']) crop_img = image[loca[0][1]:loca[2][1], loca[0][0]:loca[2][0]] # 保存小图片 cv2.imwrite('txt/' + str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + '.jpg', crop_img) text = infomation['text'] drawText(text, loca[2][1] - loca[0][1], loca[2][0] - loca[0][0], str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + "M.jpg")

class SR_net { public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); private: vector<int64_t> Gdims; int Gfp32; Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB"); SessionOptions session_options = SessionOptions(); Session* Gsession = nullptr; vector<const char*> Ginput_names; vector<const char*> Goutput_names; vector<int> Ginput_size = {}; }; SR_net::SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) { this->Ginput_size = input_size; this->Gfp32 = fp32; clock_t startTime_, endTime_; startTime_ = clock(); session_options.SetIntraOpNumThreads(6); if (cuda) { OrtCUDAProviderOptions cuda_option; cuda_option.device_id = 0; cuda_option.arena_extend_strategy = 0; cuda_option.cudnn_conv_algo_search = OrtCudnnConvAlgoSearchExhaustive; cuda_option.gpu_mem_limit = SIZE_MAX; cuda_option.do_copy_in_default_stream = 1; session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_option); } wstring widestr = wstring(path.begin(), path.end()); this->Gsession = new Session(env, widestr.c_str(), this->session_options); this->session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); AllocatorWithDefaultOptions allocator; this->Ginput_names = { "input" }; this->Goutput_names = { "output" }; endTime_ = clock(); cout << " The model loading time is:" << (double)(endTime_ - startTime_) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl; } int main() { vector<int> input_shape = {}; SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); vector<String> files; glob("E:/prj/超分样本/1", files, true); size_t num = files.size(); bool Moos = true; cout << "共读取了" << num << "张图片" << endl; cout << "--------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < num; i++) { Mat srcimg = imread(files[i]); Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos); imshow("input", srcimg); imshow("result", SR_image); imwrite("./output/" + to_string(i + 1) + ".png", SR_image); waitKey(0); } },在这段代码中,我如何把SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true);这一行写到主函数的外面?

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