NVIDIA readdxt工具实现DDS转TGA批处理解决方案

Batchfile
需积分: 47 2 下载量 152 浏览量 更新于2024-12-02 收藏 104KB ZIP 举报
资源摘要信息:"batch_dds2tga是一个Windows平台下的批处理脚本工具，专为使用NVIDIA的readdxt.exe工具将DDS（DirectDraw Surface）图像格式转换成TGA（Truevision TARGA）格式而设计。这个过程对于需要将游戏纹理或者图形资产从DDS格式转换为TGA格式以用于其他应用程序的用户来说非常有用，因为TGA格式比DDS格式有更广泛的兼容性。 脚本中包含两个主要的批处理文件：convert_file.bat和convert_folder.bat。convert_file.bat允许用户将单个或者批量的DDS文件转换为TGA文件。用户只需将需要转换的DDS文件或文件夹拖放到批处理文件上，脚本会调用NVIDIA的readdxt.exe工具，并在原DDS文件旁边生成对应的TGA文件。 convert_folder.bat则专注于文件夹级别的操作。它可以递归处理文件夹，这意味着用户可以选择是否要将整个子目录结构转换成TGA文件。如果选择非递归执行，脚本只会转换目标文件夹中的DDS文件。递归执行时，脚本会保留完整的目录结构，并在转换后的文件夹旁边创建一个名为*_converted的新文件夹。此新文件夹内将包含所有转换后的TGA文件，并且用户可以选择是否保留原始的DDS文件。 readdxt.exe是由NVIDIA Corporation开发的工具，它是转换过程中的关键组件，能够读取DDS文件并进行格式转换。由于DDS是一种专为Windows游戏和图形应用程序优化的格式，而TGA是一个更为通用的图像格式，因此转换对于那些需要在不同的图像编辑或渲染软件中使用这些纹理的用户特别重要。 此外，convert_log.txt是记录上次运行过程的日志文件。它记录了转换过程中的详细信息，包括成功转换的文件和任何可能出现的错误。这个日志文件对于诊断问题和验证转换是否成功非常有帮助。 总的来说，batch_dds2tga批处理文件提供了一个便捷的方式，使用户能够自动化地将DDS文件批量转换为TGA文件，而不需要手动使用readdxt.exe工具，大大提高了转换效率。这对于图形设计师、游戏开发人员和任何需要处理大量图像资产的用户来说都是一个非常实用的工具。"

DDS转TGA带通道工具

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直接把DDS转TGA带通道工具，非常好用

DDS图批量转换成TGA

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可批量把DDS格式的图转换成TGA格式，也可单张转换，方便一些游戏解压包之后的图素资源的查看，免去了一张张DDS格式图放进PHOTOSHOP里面看的麻烦，不过目前只能转换最大格式那一张

DDSConverter2.1

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dds贴图批量转换工具是一款快速转换工具，可批量处理也可单张转换，并支持DDS/BMP/JPG/TGA格式之间的批量快速转换。 方便一些游戏解压包之后的图素资源的查看，免去了一张张DDS格式图放进PHOTOSHOP里面看的麻烦

batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) batch_x = batch_x.reshape((batch_size, n_step, n_input)) sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

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这段代码是用于训练一个基于MNIST数据集的循环神经网络模型的代码，其中batch_x和batch_y是从数据集中随机抽取的一批数据，reshape函数用于将数据转换成模型所需的输入格式，sess.run(optimizer, feed_dict={x: ...

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度，默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

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好的，根据你的要求，将以上代码修改为将修改后的文件命名恢复原来的命名，可以按照以下方式修改： ``` import os from datetime import datetime import random import string def restore_original_names...

with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

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在每个训练步骤中，使用 sess.run() 函数来计算模型的精度和损失值，并使用 tf.summary.FileWriter() 函数来将结果写入 TensorBoard 日志文件中。总的来说，这段代码是用于训练神经网络模型的，而特征的选择通常是在...

def __next__(self): if self.residue and self.index == self.n_batches: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: len(self.batches)] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches elif self.index >= self.n_batches: self.index = 0 raise StopIteration else: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: (self.index + 1) * self.batch_size] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches

2023-06-02 上传
这段代码是一个 Python 迭代器（Iterator）的实现，用于将输入数据分批次（batch）处理。在使用迭代器时，我们可以使用 for 循环来逐个获取数据的批次。在该迭代器中，输入数据被分成了若干个批次，每个批次包含了 ...

y = self.eval_y[batch_id*self.conf["batch_size"] : (batch_id+1)*self.conf["batch_size"]].reshape((-1, 1))

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这行代码是将标签y的形状从(N,)转换为(N,1)，其中N为一个batch的样本数量。在训练和验证过程中，我们通常将标签y表示为一个列向量，其形状为(N,1)。这种表示方式可以方便地与预测结果进行比较和计算损失函数。在这里...

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric):   plt.plot(history.history[metric])   plt.plot(history.history['val_'+metric], '')   plt.xlabel("Epochs")   plt.ylabel(metric)   plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True,                           as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1):   print('text: ', example.numpy())   print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1):   print('texts: ', example.numpy()[:3])   print()   print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(     max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3):   print("Original: ", example[n].numpy())   print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))   print()解释一下这些代码。

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这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集，然后对数据集进行预处理和向量化，以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释： 1. 导入必要的库： ``` import numpy as np import ...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

2023-05-19 上传
# 将字典转换为 JSON 格式的字符串，并使用缩进格式化输出 json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) # 将 JSON 字符串写入到指定文件 'class_indices.json' 中 with open('class_indices.json', 'w') as json_...
善音
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