Python 文件检索

# coding=utf-8
import os


class SearchFiles:
    dirpath = ''

    def __init__(self, dirpath):
        self.dirpath = dirpath


    def all(self):
        pathlist = []
        def searchfiles(m_dirpath, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if os.path.isfile(m_path):
                    m_pathlist.append(m_path)
                else:
                    searchfiles(m_path, m_pathlist)

        searchfiles(self.dirpath, pathlist)
        return pathlist


    def contain(self, containstr):
        pathlist = []
        def searchfiles(m_dirpath, m_containstr, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if os.path.isfile(m_path):
                    if m_containstr in m_name:
                        m_pathlist.append(m_path)
                else:
                    searchfiles(m_path, m_containstr, m_pathlist)

        searchfiles(self.dirpath, containstr, pathlist)
        return pathlist


    def format(self, fileformat):
        pathlist = []
        def searchfiles(m_dirpath, m_format, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if os.path.isfile(m_path):
                    if os.path.splitext(m_name)[1] == m_format:
                        m_pathlist.append(m_path)
                else:
                    searchfiles(m_path, m_format, m_pathlist)

        searchfiles(self.dirpath, fileformat, pathlist)
        return pathlist


    def formatlist(self, formatlist):
        pathlist = []
        def searchfiles(m_dirpath, m_formatlist, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if os.path.isfile(m_path):
                    if os.path.splitext(m_name)[1] in m_formatlist:
                        m_pathlist.append(m_path)
                else:
                    searchfiles(m_path, m_formatlist, m_pathlist)

        searchfiles(self.dirpath, formatlist, pathlist)
        return pathlist


class SearchDirs:
    dirpath = ''

    def __init__(self, dirpath):
        self.dirpath = dirpath


    def all(self):
        pathlist = []
        def searchdirs(m_dirpath, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if not os.path.isfile(m_path):
                    m_pathlist.append(m_path)
                    searchdirs(m_path, m_pathlist)

        searchdirs(self.dirpath, pathlist)
        return pathlist


    # 只筛选文件夹下没有子文件夹的路径,如果一个文件夹下既有子文件夹又有文件,则不会被记录
    def final(self):
        pathlist = []
        def searchdirs(m_dirpath, m_pathlist):
            m_flag = True
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if os.path.isdir(m_path):
                    m_flag = False
                    searchdirs(m_path, m_pathlist)
            if m_flag:
                m_pathlist.append(m_dirpath)


        searchdirs(self.dirpath, pathlist)
        return pathlist


    # 必须是文件夹名字中包含某个字符串,不能是整个路径中包含
    def contain(self, containstr):
        pathlist = []
        def searchdirs(m_dirpath, m_containstr, m_pathlist):
            m_namelist = os.listdir(m_dirpath)
            for m_name in m_namelist:
                m_path = os.path.join(m_dirpath, m_name)
                if not os.path.isfile(m_path):
                    if m_containstr in m_name:
                        m_pathlist.append(m_path)
                    searchdirs(m_path, m_containstr, m_pathlist)

        searchdirs(self.dirpath, containstr, pathlist)
        return pathlist


    # 当前一级子路径的文件夹
    def current(self):
        pathlist = []
        for name in os.listdir(self.dirpath):
            path = os.path.join(self.dirpath, name)
            if os.path.isdir(path):
                pathlist.append(path)

        return pathlist

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
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