- 博客(21)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Python下载m3u8并保存为MP4格式
在上面的示例中，download_m3u8_and_convert_to_mp4函数接受M3U8链接和输出文件路径作为参数。它使用youtube_dl库来下载M3U8文件，并将其转换为MP4格式。format选项指定要下载的最佳视频和音频质量，outtmpl选项指定输出文件的路径和名称。运行代码后，它将下载M3U8文件并自动转换为MP4格式，并将结果保存到指定的输出文件中。请将m3u8_url替换为实际的M3U8链接，output_file替换为您希望生成的MP4文件路径。
2023-11-21 08:51:07
886
1
原创 SimpleITK读取niigz为数组并保存
import SimpleITK as sitkfor i in range(10): pre_fix = "label0" + str(i) + ".nii.gz" img = sitk.ReadImage(pre_fix) img = sitk.GetArrayFromImage(img) img[img>1]=1 out = sitk.GetImageFromArray(img) sitk.WriteImage(out,pre_fix)for
2022-03-10 12:42:32
335
原创 将一个文件夹下的MP4文件合并为一个
mp4_concat.py# 主要是需要moviepy这个库from moviepy.editor import *import os # 定义一个数组L = [] # 访问 video 文件夹 (假设视频都放在这里面)for root, dirs, files in os.walk(r".\Video"): # 按文件名排序 files.sort() # 遍历所有文件 for file in files: # 如果后缀名为 .mp4
2021-11-20 10:06:44
1161
1
原创 jpg批量数据增强
data_aug_batch#数据扩充增强 具体使用时需要修改imread和imwrite路径import imageioimport numpy as npimport imgaug as iafrom imgaug import augmenters as iaa # 引入数据增强的包import cv2import globfrom imgaug.augmentables.segmaps import SegmentationMapsOnImageia.seed(1)seq
2021-11-13 10:59:01
216
原创 jpg数据增强扩充
jpg_data_aug# 用于数据扩充增强 具体使用时需要修改imread和imwrite路径import imageioimport numpy as npimport imgaug as iafrom imgaug import augmenters as iaa # 引入数据增强的包import cv2import globfrom imgaug.augmentables.segmaps import SegmentationMapsOnImageia.seed(1)ima
2021-11-13 10:57:17
1519
原创 计算raw文件的最大最小平均灰度值
calc_valimport numpy as npimport imageioimport cv2import osfile_path = "images/raw"file_list = os.listdir(file_path)mins = []maxs = []means = []for each in file_list: if "image" in each: rawfile = np.fromfile(file_path + "/" + each
2021-11-13 10:55:37
2621
原创 将一个文件夹下的png图像灰度变换
png_2_grayfrom PIL import Imageimport os# path = os.getcwd() # 获取当前路径file_path = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\image"file_list = os.listdir(path=file_path)print(os.path)# print(file_list)for file in file_list: filename = os.path.splitext(file)
2021-11-13 10:54:57
288
原创 将一个文件夹下的nii.gz转为png
nii_2_pngimport numpy as npimport os # 遍历文件夹import nibabel as nib # nii格式一般都会用到这个包import imageio # 转换成图像"""将多个nii文件（保存在一个文件夹下）转换成png图像。且图像单个文件夹的名称与nii名字相同。"""def nii_to_image(niifile): filenames = os.listdir(filepath) # 读取nii文件夹 sli
2021-11-13 10:53:54
1808
转载 随机裁剪jpg
random_cropimport cv2 as cvimport numpy as np"""从1张图像随机裁剪100张图像裁剪出图像的大小为 60 x 60IoU 大于等于 th=0.6 的裁剪框用红色标出，其它裁剪框用蓝色标出IoU 比对原始区域用绿框标出"""np.random.seed(0)# get IoU overlap ratiodef iou(a, b): # get area of a area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3
2021-11-13 10:52:20
172
原创 nii 增强(翻转&旋转) with nibabel
nii_flip&rotateimport osimport nibabel as nibimport numpy as npimport mathsrc_us_folder = "E:\My_job\CAT_08_nii"# src_seg_folder = 'G:/src/seg'aug_us_folder = "E:\My_job\CAT_08_nii_aug"# aug_seg_folder = 'G:/aug/seg'img_n = 8rotate_theta =
2021-11-13 10:47:30
1586
1
原创 通过nibabel实现nii.gz转npy
nii_2_npyimport nibabel as nibimport osimport numpy as npimg_path = r"E:\My_job\CAT08\train_data\dataset01/"# seg_path = "/home/lei/train/seg/"saveimg_path = r"medimage/"# saveseg_path = "/home/lei/train/npy_seg/"img_names = os.listdir(img_path)
2021-11-13 10:45:57
3394
1
原创 通过simpleitk + scikit-image实现展示nii.gz
show_nii_gz_02import SimpleITK as sitkimport skimage.io as iodef read_img(path): img = sitk.ReadImage(path) data = sitk.GetArrayFromImage(img) return datadef show_img(data): for i in range(data.shape[0]): io.imshow(data[i, :
2021-11-13 10:42:13
1875
原创 通过nibabel实现展示nii.gz
show_nii_gz_01import matplotlibfrom matplotlib import pylab as pltimport nibabel as nibfrom nibabel.viewers import OrthoSlicer3Dfile = r'E:\My_job\CAT08\train_data\dataset01\image01.nii.gz' # 你的nii或nii.gz文件路径img = nib.load(file)print(img)print(i
2021-11-13 10:37:03
2068
原创 读取mhd文件为array并进行操作
read_mhd_2_arrayimport SimpleITK as sitkimport pandas as pditkimage = sitk.ReadImage(r'E:\....mhd')out_arr = sitk.GetArrayFromImage(itkimage)print(out_arr.shape)print(out_arr.max())print(out_arr.min())print(out_arr)out_arr[out_arr<0] = 0o
2021-10-30 17:02:12
154
原创 将mhd文件转换为nii.gz格式的文件
mhd_2_niiimport SimpleITK as sitkimport pandas as pd# 通过此脚本，数据集中的 mhd 数据可以自动读取和转换为 nii.gz 格式数据path_name = input("输入mhd文件存放的路径：")spacing_x = []spacing_y = []spacing_z = []img_prefix = input("输入不同数据集的前缀：")for i in range(32): pre_fix = path_na
2021-10-30 14:43:10
1399
原创 对含有相同特征名称(如mhd)的文件进行批量重命名
rename_filesimport osdef renameFiles(): """ 批量重命名文件: 忽略文件夹，且不会出现文件覆盖的问题 """ input_path = input("请输入文件夹完整路径(如/Users/macos/Photo)：") output_name = input("请输入文件开头名(如pic/image，可不填写)：") # 输出文件名 如image00 startNumber = input("请
2021-10-30 14:41:02
184
原创 将一个文件夹下具有相同特征名称(如ctai)的文件移动到另一个文件夹下
move/extract_files_by_nameimport osimport shutildef CreateDir(path): isExists=os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 os.makedirs(path) print(path+' 目录创建成功') else: # 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在
2021-10-30 14:38:34
219
原创 将一个文件夹下，具有相同特定名称(如cti)的文件复制到新的文件夹
copy/extract_files_by_nameimport osimport shutildef CreateDir(path): isExists=os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 os.makedirs(path) print(path+' 目录创建成功') else: # 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在
2021-10-30 14:35:34
399
原创 将一个文件夹下的多个文件夹中的文件拷贝到一个文件夹下
mul_2_oneimport osimport shutil# 此程序为递归文件目录，将多个文件夹下的文件移动到一个文件夹下def CreateDir(path): isExists=os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 os.makedirs(path) print(path+' 目录创建成功') else: # 如果
2021-10-30 14:33:00
827
原创 将一个文件夹下的bmp图片处理为二值[0, 255]的png图像，批量改名并保存
将一个文件夹下的bmp图片处理为二值[0, 255]的png图像，批量改名并保存from PIL import Imageimport os# import cv2# import struct# import numpy as np# import pandas as pd# import matplotlib.pyplot as pltfile_path = r'\Label'out_path = r'..\labels_png'fileNames = os.listdir(fi
2021-10-29 09:57:46
222
数学建模算法
2018-09-27
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人