img_list = sorted(glob.glob('C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png'))
时间: 2023-09-22 18:07:17 浏览: 53
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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代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码
这个错误通常意味着你的计算机没有足够的内存来处理数组。可能需要减少转换图像的尺寸或者使用更高效的算法。以下是一个可能的修改建议:
```python
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
from PIL import Image
# 创建保存路径
save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')):
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image'))
if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')):
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label'))
# 加载数据集
data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017'
img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1')
label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2')
# 转换图像
for file in sorted(os.listdir(img_path)):
if file.endswith('.nii'):
img_file = os.path.join(img_path, file)
img = nib.load(img_file).get_fdata()
img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y
for i in range(img.shape[0]):
img_slice = img[i, :, :]
img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255
img_slice = img_slice.astype(np.uint8)
img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像
#减少图像大小
img_slice = np.array(Image.fromarray(img_slice).resize((512, 512), resample=Image.BICUBIC))
img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'
img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name)
Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save)
# 转换标签
for file in sorted(os.listdir(label_path)):
if file.endswith('.nii'):
label_file = os.path.join(label_path, file)
label = nib.load(label_file).get_fdata()
label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y
for i in range(label.shape[0]):
label_slice = label[i, :, :]
label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255
label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128
label_slice = label_slice.astype(np.uint8)
label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png'
label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name)
Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)
```
这里我们使用了 `PIL.Image` 中的 `resize()` 函数来减少图像大小。`resample=Image.BICUBIC` 用于指定插值方法,这里使用了 Bicubic 插值。这个方法可以保留图像的细节,并且可以减少内存使用。你也可以尝试使用其他插值方法。
解释一下这段代码mask_path = sorted(glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz"))
这段代码使用了 `glob.glob` 函数来获取指定路径下的所有匹配指定模式的文件路径,并将这些路径按照字母顺序排序。
具体解释如下:
- `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,以确保它们按照字母顺序排列。
- `mask_path`:将排序后的文件路径存储在名为 `mask_path` 的变量中,供后续使用。
总之,这段代码用于获取指定路径下所有以 `.nii.gz` 结尾的文件,并按照字母顺序对它们进行排序,然后将排序后的文件路径存储在 `mask_path` 变量中。