Python库argument_esa_model安装指南与资源下载

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0 下载量 139 浏览量 更新于2024-11-25 收藏 12KB ZIP 举报
资源摘要信息:"argument_esa_model-0.2.145-py3-none-any.whl" 1. Python库概述: Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其清晰的语法和代码可读性而闻名。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python库是预编译的代码集合,开发者可以在编写Python脚本时引用,以增加代码的功能性和效率。库通常通过各种包管理工具来安装和管理。 2. 该Python库的详细信息: - 标题中的“argument_esa_model-0.2.145-py3-none-any.whl”指的是一个特定版本的Python库文件,其名称为“argument_esa_model”,版本号为“0.2.145”,适用于Python 3,没有特定的运行平台限制(表示为“any”)。 - 该库文件为wheel格式,Wheel是Python的一种包分发格式,它以`.whl`作为文件扩展名。Wheel文件旨在加快安装过程,因为它通常包含了编译好的二进制扩展,这些二进制扩展通常比纯Python更快地执行。Wheel文件是Python项目在PEP 427中定义的标准分发格式。 - 资源来源标注为官方,表明该库文件可能直接由项目的维护者提供,确保了文件的正统性和安全性。 3. 安装方法说明: - 资源描述中提供了安装该库的方法:访问指定的CSDN博客文章链接(***)。从这个链接中,用户应当能够找到安装指令,可能包括使用pip(Python的包管理工具)来安装wheel文件的命令。 - 在实际安装之前,需要先解压该wheel文件,因为安装过程通常需要对文件进行读取。解压过程可能会涉及到使用文件压缩和解压工具,如7-Zip、WinRAR等。 - pip是推荐的Python包安装工具,它会处理下载、构建、安装Python包的过程。在安装时,如果文件没有解压,pip会自动处理wheel文件并安装。如果手动解压,可能需要指定解压后的目录路径到pip进行安装。 4. 标签说明: - 标签中的“python 开发语言”表明这是一个与Python语言相关的资源。 - “Python库”标签指明了该资源的性质是用于Python开发的库文件。 5. 文件名称列表说明: - 文件名“argument_esa_model-0.2.145-py3-none-any.whl”是该库的唯一标识符。在安装过程中,应该使用这个完整的文件名或者文件名的简称(如果安装工具支持)。 6. 推荐的使用场景: - 标题和描述中的资源可能适用于那些需要使用名为“argument_esa_model”的具体功能或服务的开发场景。例如,它可能为开发者提供了一个用于处理命令行参数的模块,或者提供了一个特定的算法模型实现。 - 根据资源名称,我们可以推测它可能与命令行参数解析、文本搜索算法(ESA:Extended String Algorithm)或其他特定应用场景相关。 7. 注意事项和最佳实践: - 使用非官方来源的库文件时,开发者应当小心谨慎,以避免引入安全风险。 - 在安装任何第三方库时,建议首先检查其来源、版本兼容性以及是否兼容当前的项目依赖。 - 使用虚拟环境来隔离项目的依赖关系是一个最佳实践,它可以帮助避免不同项目之间的依赖冲突,并且使得项目依赖更易于管理。 - 在生产环境中使用第三方库之前,应在测试环境中进行彻底的测试,确保库的行为符合预期,并且不会引起安全漏洞或性能问题。 综上所述,这个Python库文件是一个名为“argument_esa_model”的具体功能实现,其版本为0.2.145,支持Python 3且无需特定的运行平台。开发者可以通过官方资源了解安装详情,并应遵循最佳实践来安全高效地使用该库。

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传

请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

2023-05-11 上传