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 20:55:34 浏览: 110
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pca.zip_FERET DATABASE _FERET.MAT_On the Up_PCA.m_feret

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]。
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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)

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