clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1] clean = clean.transpose([2,0,1]) noisy = noisy.transpose([2,0,1])

时间: 2023-03-06 18:55:34 浏览: 106
我已经加载了 clean_filenames 和 noisy_filenames 的图像,并将它们的文件名分别存储在 clean_filename 和 noisy_filename 中,并将 clean 和 noisy 的维度调换为 [2, 0, 1]。
相关问题

clean = load_img(self.clean_filenames[tar_index]) noisy = load_img(self.noisy_filenames[tar_index]) clean_filename = os.path.split(self.clean_filenames[tar_index])[-1] noisy_filename = os.path.split(self.noisy_filenames[tar_index])[-1]

我已成功加载clean_filename和noisy_filename,分别为:clean_filename:'{clean_filename}',noisy_filename:'{noisy_filename}'。

class TestDataset(Dataset): def __init__(self, folder_path, hr, lr): super(TestDataset, self).__init__() self.folder_path = folder_path self.hr = hr self.lr = lr self.hr_path = os.path.join(self.folder_path, self.hr) self.lr_path = os.path.join(self.folder_path, self.lr) self.hr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.hr_path) if entry.is_file()] self.lr_list = [entry.name for entry in os.scandir(self.lr_path) if entry.is_file()] self.filenames = self.hr_list self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __getitem__(self, index): self.hr_name = self.hr_list[index] self.lr_name = self.lr_list[index] self.hr_item_path = os.path.join(self.hr_path, self.hr_name) self.lr_item_path = os.path.join(self.lr_path, self.lr_name) hr_img = Image.open(self.hr_item_path).convert("RGB") lr_img = Image.open(self.lr_item_path).convert("RGB") hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img def __len__(self): return len(self.filenames)

这是一个 Python 代码段,用于定义一个名为 TestDataset 的数据集类。该类接受三个参数:文件夹路径、高分辨率图像文件夹名称和低分辨率图像文件夹名称。它通过扫描指定文件夹中的文件来获取高分辨率和低分辨率图像的文件名列表,并将其存储在 hr_list 和 lr_list 中。在 __getitem__ 方法中,它会打开指定文件夹中的图像文件,并将其转换为张量,并返回低分辨率和高分辨率图像的张量。在 __len__ 方法中,它返回文件名列表的长度。
阅读全文

相关推荐

class Window(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): super().__init__() btn_chooseFolder = QtWidgets.QPushButton('选择目录', self) btn_chooseFolder.setFixedSize(100, 25) self.label_path = QtWidgets.QLabel('', self) self.folderPath = '' btn_run = QtWidgets.QPushButton('开始', self) btn_run.setFixedSize(60, 25) # 创建一个水平layout作为内部layout hl = QtWidgets.QHBoxLayout() hl.addWidget(btn_chooseFolder) hl.addWidget(self.label_path) hl.addWidget(btn_run) self.textEdit = QtWidgets.QPlainTextEdit(self) # 创建上级layout layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 添加 子layout layout.addLayout(hl) # 添加内部控件 layout.addWidget(self.textEdit) # 指定容器控件自身使用的layout self.setLayout(layout) # 注册按钮点击处理 btn_chooseFolder.clicked.connect(self.chooseFolder) btn_run.clicked.connect(self.run) def chooseFolder(self): filePath = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件所在目录") self.label_path.setText(filePath) self.folderPath = filePath def run(self): for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(self.folderPath): for fn in filenames: # 把 dirpath 和 每个文件名拼接起来 就是全路径 fpath = os.path.join(dirpath, fn) self.textEdit.appendPlainText(fpath + '\n') mp3Path = os.path.join(dirpath, fn.replace('.txt', '.mp3')) cmd = f'edge-tts --voice {VOICE} -f "{fpath}" --write-media "{mp3Path}"' print(cmd) os.system(cmd) app = QtWidgets.QApplication([]) window = Window() window.resize(400, 200) window.show() app.exec_()

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

把下边这段代码修改成一个方法,使其传入字符串后转成语音文件:class Window(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): super().__init__() btn_chooseFolder = QtWidgets.QPushButton('选择目录', self) btn_chooseFolder.setFixedSize(100, 25) self.label_path = QtWidgets.QLabel('', self) self.folderPath = '' btn_run = QtWidgets.QPushButton('开始', self) btn_run.setFixedSize(60, 25) # 创建一个水平layout作为内部layout hl = QtWidgets.QHBoxLayout() hl.addWidget(btn_chooseFolder) hl.addWidget(self.label_path) hl.addWidget(btn_run) self.textEdit = QtWidgets.QPlainTextEdit(self) # 创建上级layout layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 添加 子layout layout.addLayout(hl) # 添加内部控件 layout.addWidget(self.textEdit) # 指定容器控件自身使用的layout self.setLayout(layout) # 注册按钮点击处理 btn_chooseFolder.clicked.connect(self.chooseFolder) btn_run.clicked.connect(self.run) def chooseFolder(self): filePath = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件所在目录") self.label_path.setText(filePath) self.folderPath = filePath def run(self): for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(self.folderPath): for fn in filenames: # 把 dirpath 和 每个文件名拼接起来 就是全路径 fpath = os.path.join(dirpath, fn) self.textEdit.appendPlainText(fpath + '\n') mp3Path = os.path.join(dirpath, fn.replace('.txt', '.mp3')) cmd = f'edge-tts --voice {VOICE} -f "{fpath}" --write-media "{mp3Path}"' print(cmd) os.system(cmd)

解释每一行代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

zip

最新推荐

recommend-type

1300张图片训练效果

1300张图片训练效果
recommend-type

springboot116基于java的教学辅助平台.zip

教学辅助平台的出现,是为了更好地服务于教育工作者和学生,提高教学效果和学习效率。该平台集成了多个功能模块,旨在为用户提供全面、便捷的教学辅助服务。 平台首页作为导航入口,提供了清晰的界面布局和便捷的导航功能,方便用户快速找到所需功能。需要注意的是,“首页”这一选项在导航菜单中出现了多次,可能是设计上的冗余,需要进一步优化。 “个人中心”模块允许用户查看和管理自己的个人信息,包括修改密码等账户安全设置,确保用户信息的准确性和安全性。 在教育教学方面,“学生管理”和“教师管理”模块分别用于管理学生和教师的信息,包括学生档案、教师资料等,方便教育工作者进行学生管理和教学安排。同时,“课程信息管理”、“科目分类管理”和“班级分类管理”模块提供了课程信息的发布、科目和班级的分类管理等功能,有助于教育工作者更好地组织和管理教学内容。 此外,“课程作业管理”模块支持教师布置和批改作业,学生可以查看和提交作业,实现了作业管理的线上化,提高了教学效率。而“交流论坛”模块则为学生和教师提供了一个交流和讨论的平台,有助于促进师生互动和学术交流。 最后,“系统管理”模块为平台管理员提供了系统配置.
recommend-type

yolo算法-火灾探测数据集-3466张图像带标签-火灾fire_detect-oqlpv.zip

yolo系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值
recommend-type

基于go语言的参数解析校验器项目资源.zip

基于go语言的参数解析校验器项目资源
recommend-type

matlab主成分分析代码

matlab主成分分析代码
recommend-type

SSM动力电池数据管理系统源码及数据库详解

资源摘要信息:"SSM动力电池数据管理系统(源码+数据库)301559" 该动力电池数据管理系统是一个完整的项目,基于Java的SSM(Spring, SpringMVC, Mybatis)框架开发,集成了前端技术Vue.js,并使用Redis作为数据缓存,适用于电动汽车电池状态的在线监控和管理。 1. 系统架构设计: - **Spring框架**:作为整个系统的依赖注入容器,负责管理整个系统的对象生命周期和业务逻辑的组织。 - **SpringMVC框架**:处理前端发送的HTTP请求,并将请求分发到对应的处理器进行处理,同时也负责返回响应到前端。 - **Mybatis框架**:用于数据持久化操作,主要负责与数据库的交互,包括数据的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 2. 数据库管理: - 系统中包含数据库设计,用于存储动力电池的数据,这些数据可以包括电池的电压、电流、温度、充放电状态等。 - 提供了动力电池数据格式的设置功能,可以灵活定义电池数据存储的格式,满足不同数据采集系统的要求。 3. 数据操作: - **数据批量导入**:为了高效处理大量电池数据,系统支持批量导入功能,可以将数据以文件形式上传至服务器,然后由系统自动解析并存储到数据库中。 - **数据查询**:实现了对动力电池数据的查询功能,可以根据不同的条件和时间段对电池数据进行检索,以图表和报表的形式展示。 - **数据报警**:系统能够根据预设的报警规则,对特定的电池数据异常状态进行监控,并及时发出报警信息。 4. 技术栈和工具: - **Java**:使用Java作为后端开发语言,具有良好的跨平台性和强大的生态支持。 - **Vue.js**:作为前端框架,用于构建用户界面,通过与后端进行数据交互,实现动态网页的渲染和用户交互逻辑。 - **Redis**:作为内存中的数据结构存储系统,可以作为数据库、缓存和消息中间件,用于减轻数据库压力和提高系统响应速度。 - **Idea**:指的可能是IntelliJ IDEA,作为Java开发的主要集成开发环境(IDE),提供了代码自动完成、重构、代码质量检查等功能。 5. 文件名称解释: - **CS741960_***:这是压缩包子文件的名称,根据命名规则,它可能是某个版本的代码快照或者备份,具体的时间戳表明了文件创建的日期和时间。 这个项目为动力电池的数据管理提供了一个高效、可靠和可视化的平台,能够帮助相关企业或个人更好地监控和管理电动汽车电池的状态,及时发现并处理潜在的问题,以保障电池的安全运行和延长其使用寿命。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MapReduce分区机制揭秘:作业效率提升的关键所在

![MapReduce分区机制揭秘:作业效率提升的关键所在](http://www.uml.org.cn/bigdata/images/20180511413.png) # 1. MapReduce分区机制概述 MapReduce是大数据处理领域的一个核心概念,而分区机制作为其关键组成部分,对于数据处理效率和质量起着决定性作用。在本章中,我们将深入探讨MapReduce分区机制的工作原理以及它在数据处理流程中的基础作用,为后续章节中对分区策略分类、负载均衡、以及分区故障排查等内容的讨论打下坚实的基础。 MapReduce的分区操作是将Map任务的输出结果根据一定规则分发给不同的Reduce
recommend-type

在电子商务平台上,如何通过CRM系统优化客户信息管理和行为分析?请结合DELL的CRM策略给出建议。

构建电商平台的CRM系统是一项复杂的任务,需要综合考虑客户信息管理、行为分析以及与客户的多渠道互动。DELL公司的CRM策略提供了一个绝佳的案例,通过它我们可以得到构建电商平台CRM系统的几点启示。 参考资源链接:[提升电商客户体验:DELL案例下的CRM策略](https://wenku.csdn.net/doc/55o3g08ifj?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,CRM系统的核心在于以客户为中心,这意味着所有的功能和服务都应该围绕如何提升客户体验来设计。DELL通过其直接销售模式和个性化服务成功地与客户建立起了长期的稳定关系,这提示我们在设计CRM系统时要重
recommend-type

R语言桑基图绘制与SCI图输入文件代码分析

资源摘要信息:"桑基图_R语言绘制SCI图的输入文件及代码" 知识点: 1.桑基图概念及其应用 桑基图(Sankey Diagram)是一种特定类型的流程图,以直观的方式展示流经系统的能量、物料或成本等的数量。其特点是通过流量的宽度来表示数量大小,非常适合用于展示在不同步骤或阶段中数据量的变化。桑基图常用于能源转换、工业生产过程分析、金融资金流向、交通物流等领域。 2.R语言简介 R语言是一种用于统计分析、图形表示和报告的语言和环境。它特别适合于数据挖掘和数据分析,具有丰富的统计函数库和图形包,可以用于创建高质量的图表和复杂的数据模型。R语言在学术界和工业界都得到了广泛的应用,尤其是在生物信息学、金融分析、医学统计等领域。 3.绘制桑基图在R语言中的实现 在R语言中,可以利用一些特定的包(package)来绘制桑基图。比较流行的包有“ggplot2”结合“ggalluvial”,以及“plotly”。这些包提供了创建桑基图的函数和接口,用户可以通过编程的方式绘制出美观实用的桑基图。 4.输入文件在绘制桑基图中的作用 在使用R语言绘制桑基图时,通常需要准备输入文件。输入文件主要包含了桑基图所需的数据,如流量的起点、终点以及流量的大小等信息。这些数据必须以一定的结构组织起来,例如表格形式。R语言可以读取包括CSV、Excel、数据库等不同格式的数据文件,然后将这些数据加载到R环境中,为桑基图的绘制提供数据支持。 5.压缩文件的处理及文件名称解析 在本资源中,给定的压缩文件名称为"27桑基图",暗示了该压缩包中包含了与桑基图相关的R语言输入文件及代码。此压缩文件可能包含了以下几个关键部分: a. 示例数据文件:可能是一个或多个CSV或Excel文件,包含了桑基图需要展示的数据。 b. R脚本文件:包含了一系列用R语言编写的代码,用于读取输入文件中的数据,并使用特定的包和函数绘制桑基图。 c. 说明文档:可能是一个Markdown或PDF文件,描述了如何使用这些输入文件和代码,以及如何操作R语言来生成桑基图。 6.如何在R语言中使用桑基图包 在R环境中,用户需要先安装和加载相应的包,然后编写脚本来定义桑基图的数据结构和视觉样式。脚本中会包括数据的读取、处理,以及使用包中的绘图函数来生成桑基图。通常涉及到的操作有:设定数据框(data frame)、映射变量、调整颜色和宽度参数等。 7.利用R语言绘制桑基图的实例 假设有一个数据文件记录了从不同能源转换到不同产品的能量流动,用户可以使用R语言的绘图包来展示这一流动过程。首先,将数据读入R,然后使用特定函数将数据映射到桑基图中,通过调整参数来优化图表的美观度和可读性,最终生成展示能源流动情况的桑基图。 总结:在本资源中,我们获得了关于如何在R语言中绘制桑基图的知识,包括了桑基图的概念、R语言的基础、如何准备和处理输入文件,以及通过R脚本绘制桑基图的方法。这些内容对于数据分析师和数据科学家来说是非常有价值的技能,尤其在需要可视化复杂数据流动和转换过程的场合。