os.path

本文详细介绍了Python中os.path模块的常用方法,包括路径规范化、分割、组合等实用功能,适用于进行文件系统相关的编程任务。
  1. 1.os.path.abspath(path) 
  2. 返回path规范化的绝对路径。 
  3.  
  4. >>> os.path.abspath('test.csv'
  5. 'C:\\Python25\\test.csv' 
  6.  
  7. >>> os.path.abspath('c:\\test.csv'
  8. 'c:\\test.csv' 
  9.  
  10. >>> os.path.abspath('../csv\\test.csv'
  11. 'C:\\csv\\test.csv' 
  12.  
  13. 2.os.path.split(path) 
  14. 将path分割成目录和文件名二元组返回。 
  15.  
  16. >>> os.path.split('c:\\csv\\test.csv'
  17. ('c:\\csv''test.csv'
  18. >>> os.path.split('c:\\csv\\'
  19. ('c:\\csv'''
  20.  
  21. 3.os.path.dirname(path) 
  22. 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素。 
  23.  
  24. >>> os.path.dirname('c:\\csv\test.csv'
  25. 'c:\\' 
  26. >>> os.path.dirname('c:\\csv'
  27. 'c:\\' 
  28.  
  29. 4.os.path.basename(path) 
  30. 返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素。 
  31.  
  32. >>> os.path.basename('c:\\test.csv'
  33. 'test.csv' 
  34. >>> os.path.basename('c:\\csv'
  35. 'csv' (这里csv被当作文件名处理了) 
  36. >>> os.path.basename('c:\\csv\\'
  37. '' 
  38.  
  39. 5.os.path.commonprefix(list) 
  40. 返回list中,所有path共有的最长的路径。 
  41.  
  42. 如: 
  43. >>> os.path.commonprefix(['/home/td','/home/td/ff','/home/td/fff']) 
  44. '/home/td' 
  45.  
  46. 6.os.path.exists(path) 
  47. 如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False。 
  48.  
  49. >>> os.path.exists('c:\\'
  50. True 
  51. >>> os.path.exists('c:\\csv\\test.csv'
  52. False 
  53.  
  54. 7.os.path.isabs(path) 
  55. 如果path是绝对路径,返回True。 
  56.  
  57. 8.os.path.isfile(path) 
  58. 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False。 
  59.  
  60. >>> os.path.isfile('c:\\boot.ini'
  61. True 
  62. >>> os.path.isfile('c:\\csv\\test.csv'
  63. False 
  64. >>> os.path.isfile('c:\\csv\\'
  65. False 
  66.  
  67. 9.os.path.isdir(path) 
  68. 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False。 
  69.  
  70. >>> os.path.isdir('c:\\'
  71. True 
  72. >>> os.path.isdir('c:\\csv\\'
  73. False 
  74. >>> os.path.isdir('c:\\windows\\test.csv'
  75. False 
  76.  
  77. 10.os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 
  78. 将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略。 
  79.  
  80. >>> os.path.join('c:\\', 'csv', 'test.csv') 
  81. 'c:\\csv\\test.csv' 
  82. >>> os.path.join('windows\temp''c:\\', 'csv', 'test.csv') 
  83. 'c:\\csv\\test.csv' 
  84. >>> os.path.join('/home/aa','/home/aa/bb','/home/aa/bb/c'
  85. '/home/aa/bb/c' 
  86.  
  87. 11.os.path.normcase(path) 
  88. 在Linux和Mac平台上,该函数会原样返回path,在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写,并将所有斜杠转换为饭斜杠。 
  89.  
  90. >>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\'
  91. 'c:\\windows\\system32\\' 
  92.  
  93. 12.os.path.normpath(path) 
  94. 规范化路径。 
  95.  
  96. >>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/'
  97. 'c:\\windows\\Temp' 
  98.  
  99. 12.os.path.splitdrive(path) 
  100. 返回(drivername,fpath)元组 
  101.  
  102. >>> os.path.splitdrive('c:\\windows'
  103. ('c:''\\windows'
  104.  
  105. 13.os.path.splitext(path) 
  106. 分离文件名与扩展名;默认返回(fname,fextension)元组,可做分片操作 
  107.  
  108. >>> os.path.splitext('c:\\csv\\test.csv'
  109. ('c:\\csv\\test''.csv'
  110.  
  111. 14.os.path.getsize(path) 
  112. 返回path的文件的大小(字节)。 
  113.  
  114. >>> os.path.getsize('c:\\boot.ini'
  115. 299L 
  116.  
  117. 15.os.path.getatime(path) 
  118. 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间。 
  119.  
  120. 16.os.path.getmtime(path) 
  121. 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值