imagepath=[os.path.join(path,f)for f in os.listdir(path)]

时间: 2024-04-23 12:19:44 浏览: 6
imagepath=[os.path.join(path,f)for f in os.listdir(path)]是一个Python代码片段,用于获取指定路径下所有文件的完整路径,并将这些路径存储在一个列表中。 具体解释如下: - `os.listdir(path)`函数用于获取指定路径下的所有文件和文件夹的名称,并返回一个包含这些名称的列表。 - `os.path.join(path, f)`函数用于将指定路径和文件名拼接成完整的文件路径。 - `imagepath=[os.path.join(path,f)for f in os.listdir(path)]`使用列表推导式的方式,遍历`os.listdir(path)`返回的列表,将每个文件名与指定路径拼接成完整的文件路径,并将这些完整路径存储在`imagepath`列表中。 注意:在使用该代码片段之前,需要先导入`os`模块。
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with open(os.path.join(root, 'train_PolyU.txt'), 'w') as ofs: files = os.listdir(path1) files.sort() for filename in files: userID = int(re.search(r'\d+',filename).group()) print(userID) imagePath = os.path.join(path1, filename) ofs.write('%s %d\n'%(imagePath, userID))

这段代码的作用是将一个目录下的所有文件名按照数字排序,并且将每个文件名中的数字作为标签写入到一个文本文件中。 具体来说,这段代码会先打开一个名为 'train_PolyU.txt' 的文件,并使用 with 语句来确保在使用完文件后正确关闭它。然后,它会使用 os 模块中的 listdir() 方法来获取指定目录下的所有文件名,并将它们按照字母顺序排序。 接下来,对于每个文件名,它会使用正则表达式来匹配其中的数字,并将其转换成一个整数类型的标签。然后,它会将文件名和标签写入到 'train_PolyU.txt' 文件中,格式为 "%s %d\n",其中 %s 表示文件名,%d 表示标签。 最终,'train_PolyU.txt' 文件中的内容将会是每行一个文件名和对应的标签,类似于: ``` /path/to/image1.jpg 1 /path/to/image2.jpg 2 /path/to/image3.jpg 3 ... ```

from ecloud import CMSSEcloudOcrClient import json import os from collections import OrderedDict accesskey = '357c19f09220408cb3650e8ca8a418c7' secretkey = 'f5f4f10272284ec3829460e0a65f5cd2' url = 'https://api-wuxi-1.cmecloud.cn:8443' def request_webimage(imagepath): requesturl = '/api/ocr/v1/webimage' try: ocr_client = CMSSEcloudOcrClient(accesskey, secretkey, url) response = ocr_client.request_ocr_service_file(requestpath=requesturl, imagepath=imagepath) json_data = json.loads(response.text, object_pairs_hook=OrderedDict) # 使用OrderedDict保证输出的文本有序 print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 使用json.dumps()方法美化输出 except ValueError as e: print(e) if __name__ == "__main__": folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pics" # 修改为实际的文件夹路径 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"): imagepath = os.path.join(folder_path, filename) request_webimage(imagepath)帮我修改代码把输出的jason格式的数据保存在txt文件中

你好,请尝试以下修改: ```python from ecloud import CMSSEcloudOcrClient import json import os from collections import OrderedDict accesskey = '357c19f09220408cb3650e8ca8a418c7' secretkey = 'f5f4f10272284ec3829460e0a65f5cd2' url = 'https://api-wuxi-1.cmecloud.cn:8443' def request_webimage(imagepath): requesturl = '/api/ocr/v1/webimage' try: ocr_client = CMSSEcloudOcrClient(accesskey, secretkey, url) response = ocr_client.request_ocr_service_file(requestpath=requesturl, imagepath=imagepath) json_data = json.loads(response.text, object_pairs_hook=OrderedDict) # 使用OrderedDict保证输出的文本有序 print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 使用json.dumps()方法美化输出 # 将数据保存到txt文件 with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) f.write('\n') # 每个json数据之间换行分隔 except ValueError as e: print(e) if __name__ == "__main__": folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pics" # 修改为实际的文件夹路径 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"): imagepath = os.path.join(folder_path, filename) request_webimage(imagepath) ``` 修改后的代码在每次输出json数据时,会将数据保存到当前目录下的`output.txt`文件中。每个json数据之间用换行符分隔。

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'''' Training Multiple Faces stored on a DataBase: ==> Each face should have a unique numeric integer ID as 1, 2, 3, etc ==> LBPH computed model will be saved on trainer/ directory. (if it does not exist, pls create one) ==> for using PIL, install pillow library with "pip install pillow" Based on original code by Anirban Kar: https://github.com/thecodacus/Face-Recognition Developed by Marcelo Rovai - MJRoBot.org @ 21Feb18 ''' import cv2 import numpy as np from PIL import Image import os # Path for face image database path = 'dataset' recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml"); # function to get the images and label data def getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)] faceSamples=[] ids = [] for imagePath in imagePaths: PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # convert it to grayscale img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8') id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) faces = detector.detectMultiScale(img_numpy) for (x,y,w,h) in faces: faceSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) ids.append(id) return faceSamples,ids print ("\n [INFO] Training faces. It will take a few seconds. Wait ...") faces,ids = getImagesAndLabels(path) recognizer.train(faces, np.array(ids)) # Save the model into trainer/trainer.yml recognizer.write('trainer/trainer.yml') # recognizer.save() worked on Mac, but not on Pi # Print the numer of faces trained and end program print("\n [INFO] {0} faces trained. Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 翻译各语句

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