img_list = sorted(glob.glob('C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png'))

时间: 2023-09-22 22:07:17 浏览: 190
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对指定文件夹的图像名称进行排序

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这段代码使用了Python中的glob模块来获取指定文件夹下所有后缀为.png的文件路径，并将这些路径按照字母顺序排序后存储在列表img_list中。具体解释如下： - glob.glob(): 该函数可以获取符合指定规则的所有文件路径，返回一个列表。 - 'C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png': 该路径指定了要搜索的文件夹路径，其中“*”表示匹配任意字符，“.png”表示匹配后缀为.png的文件。 - sorted(): 该函数将列表中的元素进行排序，按照字母顺序排列。 - img_list: 存储排序后的所有.png文件的路径。
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img_list = sorted(glob.glob('2d_images/*.tif'))

这行代码使用了Python标准库中的glob模块，其中的glob函数返回...在这个例子中，指定模式是'2d_images/*.tif'，它将匹配所有位于'2d_images'目录中以'.tif'结尾的文件，并将它们以字母顺序排序后存储在img_list列表中。

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() detector.setMaxFeatures(1000) matcher = cv2.FlannBasedMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100]这段代码怎么改'cv2.SIFT' object has no attribute 'setMaxFeatures'这个错误会不报错

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create(n...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() matcher = cv2.BFMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) # 接下来可以根据匹配结果进行后续处理这段代码如何优化可以减少内存使用量

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() ...

解释一下这段代码mask_path = sorted(glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz"))

- glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz")：使用匹配模式 /home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz，找到以 .nii.gz 结尾的所有文件路径。 - sorted()：对获取到的文件路径进行排序，以确保它们...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

这段代码定义了一个名为 Dataset 的类，继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并定义了类的构造函数 __init__。该构造函数接受一个参数 root，表示数据集的根目录。 在构造函数中，首先判断根目录是否存在，如果不...

image_list = sorted((glob.glob(os.path.join(dataset_frames_dir, str('{:02d}

glob.glob() 是 Python 自带的查找文件路径的方法，使用时需要导入 glob 模块。其中，os.path.join() 方法可以将多个路径组合成一个完整的路径名，参数中将 dataset_frames_dir 和 '{:02d}。' 两个路径通过 join() ...

data_names = sorted(glob.glob(os.path.join('data/', '*.npz')))

这行代码使用了 Python 中的 glob 模块和 os 模块，其中 os.path.join() 方法用于将多个路径组合成一个完整的路径名，glob.glob() 方法可以获取指定路径下的所有符合特定条件的文件名，如此处的 '*.npz' 表示获取...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, ...

parfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.par')) timfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.tim'))

glob.glob(datadir + '/*.par')会返回一个列表，包含所有以".par"结尾的文件的路径。 glob.glob(datadir + '/*.tim')会返回一个列表，包含所有以".tim"结尾的文件的路径。 然后，使用sorted()函数对这两个...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def init(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这里面的标签数据和训练数据是什么样的

这段代码是一个 PyTorch 数据集的定义，它用于加载训练数据和标签数据。训练数据和标签数据都是以 Numpy 数组的形式保存在磁盘上的，通过指定文件路径来加载数据。具体来说，训练数据存储在路径 "GB_data/Real/noise...

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/*_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细解释

1. pre_data() 函数用于预处理训练数据，输入是音频文件存储路径 root_path，使用 glob 函数获取所有干净音频文件路径 clean_paths，然后遍历每个路径，获取对应的噪声音频文件路径 noise_file，并将二者组成一个...

def load_data(Battary_list, dir_path): Battery = {} for name in Battary_list: print('Load Dataset ' + name + ' ...') path = glob.glob(dir_path + name + '/*.xlsx') dates = [] for p in path: df = pd.read_excel(p, sheetname=1) print('Load ' + str(p) + ' ...') dates.append(df['Date_Time'][0]) idx = np.argsort(dates) path_sorted = np.array(path)[idx]

然后，通过循环遍历 Battary_list 中的每个电池数据的名称，在每次循环中，使用 glob.glob 函数获取符合条件的 Excel 文件的路径，并将这些路径存储在 path 变量中。 接下来，通过循环遍历 path 中的每个 Excel ...

self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。...

class DataFolder(data.Dataset): """ ImageFolder can be used to load images where there are no labels.""" def __init__(self, root, TreePoint,dataLenPerFile, transform=None ,loader=default_loader): # dataLenPerFile is the number of all octnodes in one 'mat' file on average dataNames = [] for filename in sorted(glob.glob(root)): if is_image_file(filename): dataNames.append('{}'.format(filename)) self.root = root self.dataNames =sorted(dataNames) self.transform = transform self.loader = loader self.index = 0 self.datalen = 0 self.dataBuffer = [] self.fileIndx = 0 self.TreePoint = TreePoint self.fileLen = len(self.dataNames) assert self.fileLen>0,'no file found!' # self.dataLenPerFile = dataLenPerFile # you can replace 'dataLenPerFile' with the certain number in the 'calcdataLenPerFile' self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile() # you can comment this line after you ran the 'calcdataLenPerFile'

这段代码定义了一个自定义的 DataFolder 类，该类继承自 torchvision.datasets.Dataset 类，用于加载图像数据集。 构造函数 __init__ 接受以下参数： - root：数据集的根目录，可以是包含图像文件的文件夹...
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