img_num = src_data[:, 0].shape改成只读取.csv的第一列数据
时间: 2024-01-16 09:03:14 浏览: 35
可以使用Python的csv模块来只读取.csv文件的第一列数据。下面是代码示例:
```python
import csv
with open('file.csv', 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
img_num = [row[0] for row in reader]
```
这个代码会打开名为file.csv的文件,并读取其中的每一行。然后,它会将每一行的第一列数据添加到img_num列表中。最终,img_num列表将包含文件中所有行的第一列数据。
相关问题
此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,请修复它,并且给出完整代码
这个错误提示是内存不足,可以尝试调整代码中的数据处理方式,减少内存占用。以下是修复后的完整代码:
```python
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image
# 定义数据集路径
data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'
# 定义保存路径
save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
# 定义标签灰度值映射
label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}
# 遍历所有图像和标签
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
for file in files:
if file.endswith('.nii'):
# 读取图像或标签数据
img_path = os.path.join(root, file)
img_data = nib.load(img_path).get_fdata()
# 将3D数据转换为2D图片
for i in range(img_data.shape[2]):
img_slice = img_data[:, :, i]
img_slice = np.rot90(img_slice)
img_slice = np.flipud(img_slice)
img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255
img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
img_slice = Image.fromarray(img_slice)
# 处理标签数据
if 'label' in img_path.lower():
for k, v in label_mapping.items():
img_slice_array = np.array(img_slice)
img_slice_array[img_slice_array == k] = v
img_slice = Image.fromarray(img_slice_array)
# 保存2D图片
save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root))
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png')
img_slice.save(save_path_2d)
```
在处理标签数据时,将 `np.array` 转换为 `img_slice_array`,以减少内存占用。
img_h, img_w = img.shape[:2]
这段代码是用来获取图像的高度和宽度的。其中,img是一个图像的数组或矩阵,shape是numpy数组的一个方法,用于获取数组的形状。对于一个二维数组,shape的返回值是一个元组,包含数组的行数和列数。因此,img.shape[:2]就是获取img数组的行数和列数,即图像的高度和宽度。最终,将它们分别赋值给变量img_h和img_w。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)