pytorch数据集加载

loader = SegmentLoader(img_path=train_data_seg,
                      batch_size=cfg.train_batch_size,
                      is_train=True,
                      pos_number=cfg.pos_number,
                      neg_number=cfg.neg_number,
                      defect_ratio=cfg.seg_train_defect_ratio)

train_data, test_data = loader.provide()

首先创建了一个 SegmentLoader 的实例 loader，并将相关参数传递给它。然后，通过调用 loader.provide() 方法，我们可以获得 train_data 和 test_data，即训练数据和测试数据。

class SegmentLoader(object):
    def __init__(self, img_path, batch_size, pos_number=50, neg_number=50,                 defect_ratio=0,is_train=True, is_read=False, is_save=False):
        self.img_path = img_path
        self.batch_size = batch_size
        self.is_train = is_train
        self.labels = []
        self.images = []
        self.masks = []
        self.is_read = is_read
        self.is_save = is_save
        self.pos_number = pos_number
        self.neg_number = neg_number
        self.positive_num = 0
        self.negative_num = 0
        self.img_paths = []
        self.defect_ratio = defect_ratio
        self.eval_scale = 0.05

定义了一个名为 SegmentLoader 的类，并在构造函数 __init__() 中初始化了各个属性。

在 Python 中，类中的 def __init__() 构造函数用于初始化类的实例（对象）。当创建一个类的实例时，构造函数会自动调用，并允许我们对对象的属性进行初始化。

构造函数的主要作用如下：

1. 对象属性初始化：构造函数允许我们在创建对象时为其属性赋初始值。我们可以通过构造函数中的参数来接收外部传入的值，并将其赋给对象的属性。这样，在创建对象后，对象就具有了特定的初始状态和属性值。

2. 设置默认值：通过在构造函数中定义参数的默认值，我们可以为对象的属性提供默认值。如果在创建对象时没有为这些参数提供值，那么构造函数会使用默认值来初始化相应的属性。

3. 执行其他初始化操作：除了属性初始化，构造函数还可以执行其他必要的初始化操作。这可能包括打开文件、建立数据库连接、加载数据等。构造函数提供了一个在对象创建时执行这些操作的机会。

总之，构造函数在类的实例化过程中起着重要的作用，它确保对象在创建后具有正确的初始状态和属性值，并允许执行其他必要的初始化操作。

import file_list as data_list
#将 file_list.py文件导入，并访问其中的两个列表
def provide(self):
    images_files = []
    labels_files = []
    orig_roots_pos = data_list.orig_roots_pos
    seg_roots_pos = data_list.seg_roots_pos
    type_list = ['.bmp', '.jpg']

for i in range(len(orig_roots_pos)):
    orig_file_paths = os.listdir(orig_roots_pos[i])
    seg_file_paths = os.listdir(seg_roots_pos[i])
    print("{} {} Files Loading... ".format(orig_roots_pos[i], len(orig_file_paths)))
    for orig_file_path in orig_file_paths:
        orig_type = os.path.splitext(orig_file_path)[-1].lower()
        if not orig_type in type_list:
            continue
        if orig_file_path.replace(orig_type, '.png') not in seg_file_paths:
            print('%s image has no seg.' % orig_file_path)
            continue
        images_files.append(os.path.join(orig_roots_pos[i], orig_file_path))
        labels_files.append(os.path.join(seg_roots_pos[i], orig_file_path.replace(orig_type, '.png')))

在 Python 中，len() 函数用于获取数据结构（例如字符串、列表、元组、字典等）的长度或元素个数。

在 Python 中，for 循环结构通常与 range() 函数一起使用。range() 函数用于生成一个整数序列，可以在 for 循环中进行迭代。

range() 函数有三种常见的用法：

1. range(stop)：生成从 0 到 stop-1 的整数序列。
2. range(start, stop)：生成从 start 到 stop-1 的整数序列。
3. range(start, stop, step)：生成从 start 到 stop-1 的整数序列，并指定步长为 step。

os.listdir() 函数返回一个列表，其中包含指定路径下的所有文件和文件夹的名称。因此，输出的数据类型是一个列表（list）。

在 Python 中，列表是一种有序的可变数据类型，可以包含多个元素，并且可以根据需要进行修改。列表用方括号 [ ] 表示，其中的元素通过逗号 , 分隔。

os.listdir(path) 是一个用于获取指定路径下所有文件和文件夹的函数。它返回一个包含指定路径下所有项的列表，其中每个项表示一个文件或文件夹的名称。

path 参数是一个字符串，表示要获取列表的路径。可以是相对路径或绝对路径。如果未提供路径参数，则默认为当前工作目录。

返回的列表包含路径下所有的文件和文件夹的名称，但不包括子文件夹中的内容。如果需要获取子文件夹中的项，可以进一步遍历子文件夹并调用 os.listdir()。

使用 os.path.splitext(filename)[-1].lower() 来获取文件的扩展名：

os.path.splitext(filename) 函数将给定的文件名 filename 分割为文件名和扩展名的元组。返回的元组包含两个元素，第一个元素是文件名（不包含扩展名），第二个元素是扩展名。

[-1] 索引表示获取元组的最后一个元素，即扩展名部分。

.lower() 方法用于将扩展名转换为小写字母，以便进行不区分大小写的比较和处理。

import os

filename = "example.txt"
extension = os.path.splitext(filename)[-1].lower()
print(extension)  # 输出：.txt

filename = "image.JPG"
extension = os.path.splitext(filename)[-1].lower()
print(extension)  # 输出：.jpg

type_list = ['.bmp', '.jpg', '.png']

for orig_file_path in orig_file_paths:
    orig_type = os.path.splitext(orig_file_path)[-1].lower()
    if not orig_type in type_list:
        continue
    # 在这里处理满足条件的文件
    # 其他操作...

这段代码判断变量 orig_type 是否存在于列表 type_list 中，如果不存在，则执行 continue 跳过当前循环迭代，进入下一次循环。

具体来说，代码使用 not orig_type in type_list 条件来检查 orig_type 是否不在 type_list 列表中。如果条件为真（即 orig_type 不在 type_list 中），则执行 continue 跳过当前循环迭代。

这段代码的作用是过滤掉不在 type_list 中的文件扩展名，只处理在列表中定义的文件类型。

在 Python 中，continue 是一个控制流语句，用于跳过当前循环迭代的剩余部分，并继续进行下一次迭代。

continue 语句通常与循环语句（如 for、while）配合使用。

当 continue 语句被执行时，程序将立即跳过当前循环迭代的剩余部分，并开始下一次迭代。

filename.replace('.bmp', '.png') 是一个字符串方法调用，用于将字符串中的子字符串 '.bmp' 替换为 '.png'。

具体来说，replace() 方法用于在字符串中找到指定的子字符串，并将其替换为新的字符串。它返回一个新的字符串，原始字符串不会被修改。

filename = 'image.bmp'
new_filename = filename.replace('.bmp', '.png')
print(new_filename)  # 输出：image.png

将子字符串 '.bmp' 替换为 '.png'，并将结果存储在 new_filename 变量中。最后，我们打印 new_filename，得到替换后的新字符串 'image.png'。

需要注意的是，replace() 方法执行的是完全匹配替换。如果要替换的子字符串在原始字符串中多次出现，所有匹配的子字符串都会被替换。

如果希望只替换第一次出现的子字符串，可以使用可选的 count 参数。

例如，filename.replace('bmp', '.png', 1) 将只替换第一个匹配的 'bmp' 子字符串为 '.png'。

在下面示例中，只有第一个 'bmp' 被替换为 '.png'，而其他的 'bmp' 保持不变。输出结果为 'image1.png, image2.bmp, image3.bmp'。

filename = 'image1.bmp, image2.bmp, image3.bmp'
new_filename = filename.replace('bmp', '.png', 1)
print(new_filename)  # 输出：image1.png, image2.bmp, image3.bmp

os.path.join() 是一个用于构建文件路径的函数，它接受多个字符串参数，并根据当前操作系统的规范将它们连接起来形成一个有效的路径。

具体来说，os.path.join() 方法会根据操作系统的规范使用适当的路径分隔符（例如，反斜杠 \ 在Windows上，正斜杠 / 在Unix/Linux上）将给定的字符串参数连接起来，形成一个路径字符串。

使用 os.path.join() 方法可以确保在不同操作系统上构建的路径具有正确的格式，而无需手动处理路径分隔符的差异。

os.path.join() 方法可以接受任意数量的参数，并将它们依次连接起来。无论是文件夹路径还是文件名，都可以作为参数传递给 os.path.join()。

输出的是一个字符串

list.append() 是一个列表方法，用于在列表的末尾添加一个元素。

具体来说，append() 方法用于将给定的元素添加到列表的末尾，修改了原始列表，并且不会返回任何值。

在 Python 中，append() 方法主要用于列表（list）对象，用于在列表的末尾添加元素。

需要注意的是，大多数其他类型的对象（如字符串、元组、字典等）没有 append() 方法，因为它们是不可变的，无法在现有对象中直接添加元素。对于这些类型的对象，需要使用其他适当的方法或操作来实现所需的功能。

对于不可变的对象（如字符串、元组和字典），确实没有 append() 方法，因为它们是不可变的，无法直接在现有对象中添加元素。

对于不可变的对象，要实现类似于 append() 的功能，您需要使用其他方法或操作。

对于字符串（str）和元组（tuple），您可以通过连接操作符（+）创建一个新的对象，将原始对象和要添加的元素组合在一起。这样可以创建一个新的字符串或元组，而不会修改原始对象。

my_string = 'Hello'
new_string = my_string + ' World'
print(new_string)  # 输出：Hello World

my_tuple = (1, 2, 3)
new_tuple = my_tuple + (4,)
print(new_tuple)  # 输出：(1, 2, 3, 4)

对于字典（dict），您可以使用索引操作符（[]）来添加新的键值对。通过将新的键值对分配给字典中不存在的键，可以在字典中添加新的元素。

my_dict = {'key1': 'value1'}
my_dict['key2'] = 'value2'
print(my_dict)  # 输出：{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

my_dict = {'key1': 'value1'}
my_dict['key2'] = 'value2'
print(my_dict)  # 输出：{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

需要注意的是，上述操作都是创建新的对象，而不是在原始对象上进行修改。这是因为字符串、元组和字典是不可变的，无法直接更改其内容。如果您需要在原始对象上进行修改，可能需要考虑使用其他可变的数据结构，如列表（list）或集合（set），它们提供了更多的修改操作方法。

assert ,

其中：

•  是一个布尔表达式，用于判断是否满足某个条件。
•  是一个字符串，用于在断言失败时提供错误提示信息。

在condition为 false时输出error_message

列表切片是一种通过指定索引范围来获取列表中的子列表的操作。它允许您从原始列表中选择特定的元素子集，并返回一个新的列表。

切片操作的一般形式是 list[start:end:step]，其中：

• start 是切片的起始索引（包含在切片结果中）。
• end 是切片的结束索引（不包含在切片结果中）。
• step 是切片的步长（可选参数，默认为1）。

在Python中，常用的图片数据类型有以下几种：

1. NumPy 数组：NumPy 是Python中用于科学计算的重要库，它提供了多维数组对象 ndarray。在图像处理中，常用的表示图像的数据类型是三维的数组，分别表示图像的高度、宽度和通道数（如 RGB 图像的三个颜色通道）。使用NumPy数组，可以方便地对图像进行处理和操作。

2. OpenCV 中的 Mat：OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。OpenCV 使用自己的 Mat 类型来表示图像数据，它是一个多维数组，类似于NumPy数组。Mat 类型在OpenCV中广泛使用，并且提供了许多图像处理和分析的函数。

3. PyTorch 或 TensorFlow 中的 Tensor：PyTorch 和 TensorFlow 是深度学习框架，它们提供了张量（Tensor）作为主要的数据结构。张量是高维数组，类似于NumPy数组，但具有额外的功能，如自动求导和GPU加速。在深度学习中，图像通常表示为张量，可以在模型中进行处理和传递。

这些数据类型在图像处理和深度学习中具有广泛的应用，可以根据具体的需求和使用的库选择适合的数据类型。在处理图像数据时，常用的做法是将图像从文件加载为NumPy数组或OpenCV的Mat对象，然后根据需要将其转换为张量类型进行深度学习模型的训练和推理。

np.fromfile() 是 NumPy 库中的一个函数，用于从文件中读取数据并返回一个 NumPy 数组。

np.fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep='')

参数说明如下：

• file：要读取数据的文件名或文件对象。
• dtype：所读取数据的类型，默认为 float。可以是任何有效的 NumPy 数据类型。
• count：要读取的数据元素个数，默认为 -1，表示读取整个文件。
• sep：数据元素之间的分隔符，默认为空字符串。

np.fromfile() 函数将文件中的数据按照指定的数据类型和格式读取到一个 NumPy 数组中，并返回该数组。

请注意，在使用 np.fromfile() 函数时，需要确保文件中的数据与指定的数据类型和格式相匹配，否则读取的结果可能会不正确。

np.fromfile(img_path[i], dtype=np.uint8)

使用 NumPy 库中的 fromfile 函数从文件中读取数据，并将其解释为无符号8位整数（dtype=np.uint8）的NumPy数组。

具体来说，img_path[i] 是文件的路径，dtype=np.uint8 指定数据类型为无符号8位整数，即每个像素值在范围0到255之间。

该代码将读取指定路径的文件，并将文件中的数据按照无符号8位整数的格式解释为NumPy数组。这在图像处理中常用于读取图像文件的像素数据，并进行后续的操作和分析。

cv2.imdecode() 函数是 OpenCV 库中用于解码图像的函数。

cv2.imdecode(buf, flags)

• buf 是一个包含图像数据的缓冲区，可以是一个字节数组、字节字符串或类似对象。
• flags 是解码标志，用于指定解码图像的颜色通道和解码方式。

buf 是一个包含图像数据的缓冲区，可以是一个字节数组、字节字符串或类似对象。这个参数接受原始的图像数据，通常是通过读取图像文件或网络传输获取的字节数据。

flags 是解码标志，用于指定解码图像的颜色通道和解码方式。它控制了如何解析图像数据并构建图像对象。常见的解码标志包括：

• cv2.IMREAD_COLOR：将图像以BGR颜色模式读取，默认值。
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE：将图像以灰度模式读取。
• cv2.IMREAD_UNCHANGED：保持图像的原始通道和深度。

可以使用这些标志中的一个或者按位或运算符 | 组合多个标志。

cv2.imdecode(image_data, -1) 和 cv2.imdecode(image_data, cv2.IMREAD_UNCHANGED) 是等价的，都表示保持原始图像的通道数和深度不变。

字节数据是指由字节（8位）组成的二进制数据。在计算机中，所有的数据都以字节的形式存储和处理。字节数据可以表示各种信息，包括图像、音频、文本、文件等。

字节类型是指数据的存储类型，其中每个元素占用一个字节的内存空间，可以表示范围为 0 到 255 的整数值。在Python中，字节类型可以使用 np.uint8 来表示，其中 np 是引入的NumPy库的别名。

cv2.imdecode(np.fromfile(img_path[i], dtype=np.uint8), -1)

使用了 cv2.imdecode() 函数来解码图像数据。

在这个代码中，np.fromfile(img_path[i], dtype=np.uint8) 是使用 NumPy 的 np.fromfile() 函数读取图像文件的内容，并将其作为字节数据转换为 NumPy 数组。img_path[i] 是图像文件的路径，dtype=np.uint8 指定了数组的数据类型为无符号8位整数（即字节类型）。

然后，将这个读取的图像数据作为第一个参数传递给 cv2.imdecode() 函数，而 -1 则是解码标志，表示保持原始图像的通道数和深度不变。

这样的代码可以用于读取图像文件的内容，并使用 OpenCV 的 cv2.imdecode() 函数解码图像数据，返回解码后的图像对象供后续处理和分析使用。

在计算机视觉领域中，OpenCV 是一个常用的库，用于图像处理和计算机视觉任务。在 OpenCV 中，图像数据通常以 numpy.ndarray 对象的形式表示，作为主要的图像数据类型。这个 numpy.ndarray 对象存储了图像的像素值和其他相关信息。

numpy.ndarray 对象与numpy的区别

numpy.ndarray 对象实际上是 NumPy 库的核心概念之一，没有明确的区别。以

1. NumPy：NumPy 是一个开源的 Python 扩展库，用于高性能科学计算和数据操作。它引入了一个新的数据结构，即多维数组（ndarray），以及一套用于操作这些数组的函数和方法。NumPy 提供了一些基础的数学、逻辑和统计运算，以及支持广播（broadcasting）和矢量化操作的功能。

2. numpy.ndarray：numpy.ndarray 是 NumPy 库中用于表示多维数组的对象类型。它是一个具有相同数据类型和固定维度的多维数组，可以包含任意类型的元素。ndarray 对象提供了广泛的数学和逻辑操作，以及高效的内存管理和计算性能。它是 NumPy 库中最基本和核心的数据结构。

因此，可以说 numpy.ndarray 是 NumPy 库中用于表示多维数组的对象类型，它是 NumPy 库的核心之一。通过使用 ndarray 对象，可以进行高效的数值计算、数组操作和数据处理任务。

numpy.ndarray.shape 是一个属性，用于获取 NumPy 数组的维度信息，返回一个元组，其中包含数组在各个维度上的大小。

在 Python 中，元组的元素可以通过索引来进行读取。元组的索引从 0 开始，表示元素在元组中的位置。可以使用方括号 [] 运算符来访问特定索引处的元素。

元组是不可变的（immutable）对象，这意味着不能修改元组中的元素。如果尝试修改元组中的元素，将会引发 TypeError 错误。

总结来说，可以使用索引来读取元组中特定位置的元素，索引从 0 开始。通过方括号运算符和切片操作，可以读取单个或多个元素。

my_tuple = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

# 通过索引读取元组的元素
print(my_tuple[0])  # 输出: 'a'
print(my_tuple[2])  # 输出: 'c'
print(my_tuple[-1])  # 输出: 'e'（使用负索引从末尾开始读取）

# 使用切片操作读取多个元素
print(my_tuple[1:4])  # 输出: ('b', 'c', 'd')（索引 1 到 3 的元素）
print(my_tuple[:3])  # 输出: ('a', 'b', 'c')（前三个元素）
print(my_tuple[2:])  # 输出: ('c', 'd', 'e')（从索引 2 开始到最后的元素）

retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

参数说明：

• src：输入图像，可以是灰度图像或彩色图像。
• thresh：阈值，用于将像素值分为两个类别。
• maxval：当像素值超过阈值时，所赋予的最大值。
• type：阈值化的类型，用于指定阈值化的方法。
• dst（可选）：输出图像，与输入图像具有相同的大小和类型。

函数返回值：

• retval：计算得到的阈值。
• threshold：阈值化后的图像。

具体的阈值化方法由 type 参数指定，常用的阈值化方法包括：

• cv2.THRESH_BINARY：超过阈值的像素设为 maxval，低于阈值的像素设为0。
• cv2.THRESH_BINARY_INV：与 cv2.THRESH_BINARY 相反，超过阈值的像素设为0，低于阈值的像素设为 maxval。
• cv2.THRESH_TRUNC：超过阈值的像素设为阈值，低于阈值的像素保持不变。
• cv2.THRESH_TOZERO：低于阈值的像素设为0，超过阈值的像素保持不变。
• cv2.THRESH_TOZERO_INV：与 cv2.THRESH_TOZERO 相反，低于阈值的像素保持不变，超过阈值的像素设为0。

使用 cv2.threshold() 函数可以方便地进行全局阈值化处理，根据不同的阈值化方法和阈值选取，可以实现图像的二值化、灰度级压缩等效果。