Tan_pytorch_segmentation/pytorch_segmentation/PV_FuseDisNet/统计数量.py

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Python
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2025-05-19 20:48:24 +08:00
import os
# 定义图像和掩码目录的路径
image_dir = r'C:\Users\t2581\Desktop\LoveDA\Train\pv\images_png'
mask_dir = r'C:\Users\t2581\Desktop\LoveDA\Train\pv\masks_png_convert'
# 列出每个目录中的文件
image_files = os.listdir(image_dir)
mask_files = os.listdir(mask_dir)
# 对列表进行排序,方便比较
image_files.sort()
mask_files.sort()
# 统计每个目录中的文件数量
num_images = len(image_files)
num_masks = len(mask_files)
# 打印文件数量
print(f"图像数量: {num_images}")
print(f"掩码数量: {num_masks}")
# 检查文件名是否匹配
mismatched_files = []
for image_file in image_files:
# 替换扩展名
corresponding_mask = image_file.replace('.jpg', '.png')
if corresponding_mask not in mask_files:
mismatched_files.append((image_file, corresponding_mask))
# 如果有不匹配的文件,打印出来
if mismatched_files:
print("不匹配的文件:")
for mismatched_file in mismatched_files:
print(f"图像文件: {mismatched_file[0]}, 预期的掩码文件: {mismatched_file[1]}")
else:
print("所有文件都有对应的掩码。")
# 打印每个图像和对应的掩码路径
for image_file in image_files:
corresponding_mask = image_file.replace('.jpg', '.png')
print(f"图像文件: {os.path.join(image_dir, image_file)}, 掩码文件: {os.path.join(mask_dir, corresponding_mask)}")