图像合并工具Image_Merge功能解析

需积分: 5 0 下载量 49 浏览量 更新于2024-10-20 收藏 1.15MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Image_Merge.zip" 从给定的文件信息来看,这是一个名为"Image_Merge"的图像合并软件的压缩包。该软件相关的文件包括配置文件、动态链接库(DLL)、可执行文件(EXE)以及调试符号文件(PDB)。以下是对这些文件以及相关知识点的详细说明: 1. Image_Merge.vshost.exe.config和Image_Merge.exe.config:这两个文件都是.NET应用程序的配置文件,其文件名中的.vshost后缀表示这是一个Visual Studio的宿主进程配置文件,而后者则是应用程序的标准配置文件。配置文件通常包含应用程序的设置信息,比如连接字符串、应用程序设置等。在.NET应用程序中,配置文件是以XML格式存储的,可以通过它来控制应用程序的行为,如设置日志级别、数据库连接信息以及其他应用程序运行所需的基本参数。 2. SunnyUI.dll和***mon.dll:这两个文件是.NET平台上的动态链接库。DLL文件包含了可被应用程序调用的函数或程序代码,以便应用程序能够执行特定的任务。SunnyUI很可能是这个图像合并软件所依赖的UI(用户界面)库或框架,它负责提供用户界面元素,以帮助开发者快速构建美观的应用程序界面。***mon.dll可能包含这个UI库中的一些通用功能或组件,适用于不同的应用场景。 3. Image_Merge.vshost.exe和Image_Merge.exe:这两个文件是可执行文件。.vshost.exe是Visual Studio为调试目的而创建的宿主进程,它允许开发者在Visual Studio环境中运行和调试程序。.exe文件则是最终用户使用的程序执行文件,包含了编译后的程序代码,无需安装Visual Studio即可运行。根据命名,Image_Merge.exe是主要的程序入口点,而.vshost.exe则主要用于开发和调试环境。 4. Image_Merge.pdb:这是一个调试符号文件(Program Database)。.pdb文件包含了源代码中的符号名和位置等信息,这些信息对于调试程序非常有用。通过匹配.pdb文件和.exe文件,开发人员可以将程序运行时的错误定位到原始的源代码,而不是编译后的代码。这对于找出程序中的bug和进行性能优化至关重要。 从这些文件可以推断,"Image_Merge"软件是一个使用.NET框架开发的图像处理工具,它通过用户界面进行操作,能够合并图像。该软件可能是使用C#语言编写的,因为它依赖于SunnyUI这个.NET UI库。在使用该软件时,用户可以通过图形用户界面来进行图像的合并操作,如拼接图片或创建图像拼贴等。 此外,从文件列表中可以看出,该软件还支持调试,开发者可以通过.vshost.exe来调试程序,同时使用.pdb文件来追踪和分析程序运行时的问题。 总结来说,该"Image_Merge.zip"压缩包内含一个图像合并软件的全部必要文件,包括了可执行文件、配置文件、动态链接库以及调试文件,反映了它作为一个功能性的图像处理工具的复杂性和完备性。通过这些文件,开发者能够了解和研究该软件的内部结构,以及如何进一步进行维护、更新或扩展功能。

def trainGenerator(batch_size,train_path,image_folder,mask_folder,aug_dict,image_color_mode = "grayscale", mask_color_mode = "grayscale",image_save_prefix = "image",mask_save_prefix = "mask", flag_multi_class = False,num_class = 2,save_to_dir = None,target_size = (256,256),seed = 1): ''' can generate image and mask at the same time use the same seed for image_datagen and mask_datagen to ensure the transformation for image and mask is the same if you want to visualize the results of generator, set save_to_dir = "your path" ''' image_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict) mask_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict) #image_datagen中flow函数接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据。flow_from_directory函数以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据 image_generator = image_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [image_folder], class_mode = None, color_mode = image_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = image_save_prefix, seed = seed) mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [mask_folder], class_mode = None, color_mode = mask_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = mask_save_prefix, seed = seed) train_generator = zip(image_generator, mask_generator) for (img,mask) in train_generator: img,mask = adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class) yield (img,mask)把这段代码中读取训练集img改成读取文件中的四张灰度图并合并为四通道图作为训练集

2023-06-08 上传