修改以下代码，使融合两个文件夹下的对应图片并保存： if __name__ == '__main__': # 配置参数 config = FusionConfig() fusion_instance = ImageFusion(config) # ---------------------------------------------------# # 单对图像融合 # ---------------------------------------------------# if True: # image1_path = "data_test/Tno/inf/IR1.png" # image2_path = "data_test/Tno/vis/VIS1.png" image1_path = "data_test/Road/inf/1.jpg" image2_path = "data_test/Road/vis/1.jpg" result_path = 'data_result/pair' if not os.path.exists(result_path): os.makedirs(result_path) Fusion_image = fusion_instance.run(image1_path, image2_path) print(type(Fusion_image)) # <class 'torch.Tensor'> print(Fusion_image.shape) # torch.Size([1, 1, 1024, 1280]) print(Fusion_image.max()) # tensor(3.0478) print(Fusion_image.min()) # tensor(1.3091) # =====================save_image======================= def map_to_01(tensor): # 获取张量中像素值的范围 min_val = torch.min(tensor) max_val = torch.max(tensor) # 线性缩放将原始像素值映射到 [0, 1] 的范围 mapped_tensor = (tensor - min_val) / (max_val - min_val) # 对超出范围的值进行截断 mapped_tensor = torch.clamp(mapped_tensor, 0, 1) return mapped_tensor Fusion_image = map_to_01(Fusion_image) save_image(Fusion_image, f'{result_path}/fused_image.png')

<think>嗯，用户想让我修改他们的代码，实现融合两个文件夹下的对应图片并保存。现在他们的代码只能处理单对图片，所以需要改成批量处理多个文件。首先，我需要仔细看看用户提供的代码，了解当前的结构和问题。 首先，用户的主程序部分现在用的是单对图片路径，注释里提到了Tno和Road两个数据集的不同路径。他们想改成处理两个文件夹下所有的对应图片，而不是每次手动指定路径。这意味着需要遍历两个文件夹中的所有图片文件，并一一配对处理。 然后，代码中的Fusion_image是一个torch.Tensor，形状是[1,1,1024,1280]，说明是单通道的图像，可能经过了一些神经网络的处理。保存图片时，用户用了map_to_01函数将张量归一化到0-1，然后使用save_image保存。但这里可能需要注意，如果图像是单通道的，保存时可能需要调整，或者确保save_image函数正确处理了单通道的情况。 接下来，我需要考虑如何批量处理两个文件夹中的图片。可能的步骤如下： 1. 确定两个输入文件夹的路径，比如config里的inf_folder和vis_folder，或者直接在代码里指定。用户现在的例子是Road/inf和Road/vis，里面的文件名为1.jpg，对应的。所以需要读取两个文件夹下的所有图片文件，并按照文件名配对。 2. 遍历两个文件夹中的文件，找到文件名相同的进行配对。这里需要注意文件名的匹配方式，比如是否严格相同，或者是否需要根据某种规则配对。比如用户例子中的两个文件夹里的文件都是1.jpg，所以可能文件名相同即可配对。 3. 对于每对图片，调用fusion_instance.run进行处理，然后保存到结果文件夹。保存的文件名可能需要保留原文件名，或者添加前缀后缀。 接下来，需要修改代码的结构，把单对处理改成循环处理。可能遇到的问题包括： - 如何正确配对两个文件夹中的文件？可能需要使用os.listdir获取文件列表，然后找到交集部分，或者按顺序配对。但最好是根据文件名匹配，确保同一名称的文件被处理。 - 处理后的张量可能需要调整维度，因为保存图片的函数可能需要特定的格式。比如，当前的Fusion_image是四维的[batch, channel, H, W]，而保存时可能需要去掉batch维度，或者转换为numpy数组等。 - 检查文件路径的处理，确保结果路径正确创建，保存时路径正确。 另外，用户的map_to_01函数是否适用于所有情况？比如，如果不同的图片有不同的max和min，是否需要每张图片单独归一化，或者是否有全局的归一化参数？根据用户的代码，目前是针对每个张量单独归一化，所以应该没问题。 可能的代码修改步骤： 1. 设置两个输入文件夹路径，比如inf_dir和vis_dir，结果目录result_path。 2. 使用os.listdir获取两个文件夹下的文件列表，并找到共同的文件名。或者，假设两个文件夹中的文件数量相同且按顺序对应，但这样不太可靠，最好按文件名匹配。 3. 遍历每个共同的文件名，构造image1_path和image2_path。 4. 对每对图片调用fusion_instance.run，得到Fusion_image。 5. 应用map_to_01归一化，保存到结果路径，使用原文件名或者新的命名规则。 同时，需要注意处理可能的异常，比如文件不存在，或者图片读取失败等，但用户可能暂时不需要复杂的错误处理，先保证基本功能。 另外，用户当前的保存路径是'data_result/pair'，可能需要为每对图片创建子目录，或者直接保存在该目录下，用原文件名保存。比如，原文件是1.jpg，保存为fused_1.png。 现在，代码中的单对处理部分需要替换为循环。例如： 原代码中的image1_path和image2_path是硬编码的，现在需要动态生成。 可能的代码结构： inf_dir = "data_test/Road/inf" vis_dir = "data_test/Road/vis" result_path = 'data_result/batch_fusion' 获取inf_dir和vis_dir下的所有文件，假设文件名相同，并遍历： for filename in os.listdir(inf_dir): image1_path = os.path.join(inf_dir, filename) image2_path = os.path.join(vis_dir, filename) # 检查image2_path是否存在 if not os.path.exists(image2_path): print(f"跳过 {filename}，因为对应的vis文件不存在") continue # 处理并保存 这样，假设两个文件夹中的文件名是一一对应的。但需要确保两个文件夹中的文件确实存在对应的同名文件。否则需要更复杂的匹配方式，比如去掉后缀，或者根据某种规则配对，但用户例子中的文件都是1.jpg，所以可能文件名相同即可。 另外，文件可能有不同的后缀名，比如一个是.png，另一个是.jpg，或者文件名不同但内容对应。但根据用户提供的例子，可能他们目前的文件名是相同的，所以假设文件名相同。 因此，修改后的代码可以遍历一个文件夹下的所有文件，然后查找另一个文件夹中的同名文件，存在的话就处理。 另外，需要确保结果文件夹存在，可能要在循环外创建。 此外，保存的文件名可能需要处理，比如使用原文件名加上fused_前缀，或者保持原名。例如，保存为fused_1.jpg.png之类的。 现在，用户原来的保存路径是'data_result/pair'，并保存为fused_image.png，每次处理会覆盖。现在需要为每对图片生成唯一的文件名，例如使用原文件名。 总结修改步骤： 1. 定义输入文件夹路径和输出路径。 2. 遍历其中一个文件夹中的所有文件，找到对应的文件在另一个文件夹中存在。 3. 对每对文件进行处理，保存结果到输出路径，使用原文件名。 4. 处理过程中需要确保张量正确归一化，并保存为图片。 可能的代码修改部分： 在if __name__ == '__main__':部分，替换原来的单对处理代码为循环： inf_dir = os.path.join(config.data_path, 'inf') # 假设config中有data_path，或者直接指定路径 vis_dir = os.path.join(config.data_path, 'vis') result_path = 'data_result/batch_fusion' os.makedirs(result_path, exist_ok=True) inf_files = os.listdir(inf_dir) vis_files = os.listdir(vis_dir) common_files = [f for f in inf_files if f in vis_files] for filename in common_files: image1_path = os.path.join(inf_dir, filename) image2_path = os.path.join(vis_dir, filename) Fusion_image = fusion_instance.run(image1_path, image2_path) # 归一化 Fusion_image = map_to_01(Fusion_image) # 保存 save_path = os.path.join(result_path, f'fused_{filename}') save_image(Fusion_image, save_path) print(f'已保存融合图像: {save_path}') 但需要检查fusion_instance.run的处理是否支持不同的文件名，以及保存时的格式是否正确。例如，保存为PNG可能需要文件后缀是.png，所以可能需要修改保存路径为带有.png后缀。 另外，原代码中的map_to_01函数是定义在if True块内部，这会导致循环中无法访问。所以需要将map_to_01函数移到外层，或者在循环内部重新定义，但最好移到外面。 原代码中的map_to_01是在单对处理时定义的函数，现在需要将其移到主程序块外，或者在循环前定义。 所以调整代码结构： 将map_to_01函数定义放在主程序块的开头，或者在循环之前定义。 此外，原代码中的save_image可能来自torchvision.utils.save_image，这个函数默认会将张量保存为图像，如果是单通道可能会保存为灰度图。 现在，每对图片处理后，保存的文件名应该不同，所以需要动态生成保存路径，例如使用原文件名。 但原文件名可能有后缀，比如1.jpg，保存时可能需要改为.png，或者保持原后缀。但save_image函数会根据文件名的后缀保存格式，所以需要处理。 例如，保存为PNG格式，可以将保存路径改为os.path.splitext(filename)[0] + '.png'，这样无论原文件是什么后缀，都保存为PNG。 例如： base_name = os.path.splitext(filename)[0] save_path = os.path.join(result_path, f'fused_{base_name}.png') 这样保存的文件名会是fused_1.png，如果原文件是1.jpg。 另外，需要确保Fusion_image的维度正确。原代码中Fusion_image的形状是[1,1,H,W]，而save_image函数可能期望的是[C, H, W]或者[B, C, H, W]，所以可能需要去掉batch维度，例如使用Fusion_image.squeeze(0)，或者调整张量形状。 原代码中的save_image(Fusion_image, path)可能接受四维张量，因为torchvision.utils.save_image允许四维的batch，会保存为网格。但用户原来的示例是单张图片，所以应该没问题。但如果Fusion_image是四维的，比如[1,1,H,W]，保存时会视为一个batch，保存成单张图片。需要确认是否正确。 例如，如果Fusion_image是[1,1,1024,1280]，使用save_image会保存为1x1的网格，即单张图片，所以可能没问题。但最好确保输入到save_image的张量是3维的（C, H, W）或者4维的（B, C, H, W）。所以可能需要调整张量的维度，例如去掉batch维度： Fusion_image = Fusion_image.squeeze(0) # 变为[1, H, W] 或者保持原样，因为save_image可以处理。 另外，map_to_01函数返回的是归一化后的张量，值在0-1之间。而save_image在保存时会自动将浮点数的范围从0-1转换为0-255，所以应该正确。 综上，修改后的代码应该包括： - 定义输入文件夹路径和输出路径。 - 遍历两个文件夹中的共同文件。 - 对每个文件对进行处理，保存结果。 现在，用户原来的代码中，map_to_01是定义在if True块内部，这可能无法在循环中使用。所以需要将map_to_01的定义移到循环外面。 例如，在主程序块中，先定义map_to_01函数，然后在循环中调用。 调整后的代码结构： if __name__ == '__main__': # 配置参数 config = FusionConfig() fusion_instance = ImageFusion(config) # 定义归一化函数 def map_to_01(tensor): min_val = torch.min(tensor) max_val = torch.max(tensor) mapped_tensor = (tensor - min_val) / (max_val - min_val) mapped_tensor = torch.clamp(mapped_tensor, 0, 1) return mapped_tensor # 文件夹路径设置 inf_dir = "data_test/Road/inf" # 假设红外图像文件夹 vis_dir = "data_test/Road/vis" # 假设可见光图像文件夹 result_path = 'data_result/batch_fusion' os.makedirs(result_path, exist_ok=True) # 获取共同的文件列表 inf_files = set(os.listdir(inf_dir)) vis_files = set(os.listdir(vis_dir)) common_files = inf_files & vis_files # 交集 for filename in common_files: image1_path = os.path.join(inf_dir, filename) image2_path = os.path.join(vis_dir, filename) # 执行融合 fusion_image = fusion_instance.run(image1_path, image2_path) # 归一化处理 fusion_image = map_to_01(fusion_image) # 生成保存路径 save_name = f'fused_{filename}' save_path = os.path.join(result_path, save_name) # 保存图像 save_image(fusion_image, save_path) print(f'成功融合并保存: {save_path}') 需要注意的几个问题： 1. 文件名的处理：是否区分大小写，或者路径是否正确。使用os.path.join来构造路径更安全。 2. 文件存在的检查：虽然common_files是两个文件夹的交集，但可能在遍历时文件被删除或移动，所以可以在循环内部添加检查： if not os.path.exists(image1_path) or not os.path.exists(image2_path): print(f"文件{filename}不存在，跳过") continue 3. 文件扩展名的问题：两个文件夹中的文件可能有不同的扩展名，比如一个是png，另一个是jpg。但根据用户提供的例子，他们可能保证文件名相同，包括扩展名。如果实际情况不同，可能需要更复杂的处理，但用户的问题描述中没有提到这点，所以暂时假设文件名相同。 4. 处理后的张量是否正确：需要确保fusion_instance.run返回的张量结构正确，能够被save_image处理。例如，如果返回的张量是CUDA tensor，可能需要移动到CPU，或者转换为numpy。但原代码中没有看到相关处理，可能因为fusion_instance.run已经返回CPU上的张量，或者save_image能处理CUDA张量。不过，通常会需要将张量移动到CPU并转换为numpy，或者使用torch.save等。但根据用户原来的代码，他们直接使用save_image，说明该函数接受torch.Tensor类型，并且可能处理了设备的问题。所以假设fusion_image已经在CPU上，或者save_image内部处理了。 5. 错误处理：比如图像读取失败，或者融合过程中出错，可以添加try-except块，但用户可能暂时不需要。 6. 性能问题：如果图片很多，可能需要考虑处理速度，但用户可能暂时不关心。 另外，用户原来的代码中，保存的文件名是'fused_image.png'，现在需要根据原文件名生成新的文件名，比如'fused_1.jpg'，或者改为'fused_1.png'，但原文件是jpg。根据用户例子中的保存为PNG，可能更合适保存为PNG无损格式，所以可以在保存时统一使用.png后缀，无论原文件是什么格式。 因此，在生成保存路径时，可以修改文件扩展名： base_name = os.path.splitext(filename)[0] # 去掉扩展名 save_name = f'fused_{base_name}.png' save_path = os.path.join(result_path, save_name) 这样可以确保保存的文件都是PNG格式。 最后，检查是否需要调整张量的通道数。例如，如果原图是RGB三通道，而融合后的图像是单通道，可能需要重复通道三次，或者保存为灰度图。但根据用户原来的代码，Fusion_image的形状是[1,1,1024,1280]，说明是单通道的，所以保存的图片会是灰度图，这可能符合预期。 综上，修改后的代码应该能够遍历两个输入文件夹中的所有同名文件，进行融合处理，并保存结果到输出文件夹，每个结果文件以原文件名加上前缀保存为PNG格式。</think>以下是修改后的代码，实现批量融合两个文件夹中的对应图片并保存： ```python if __name__ == '__main__': # 配置参数 config = FusionConfig() fusion_instance = ImageFusion(config) # 定义归一化函数 def map_to_01(tensor): min_val = torch.min(tensor) max_val = torch.max(tensor) mapped_tensor = (tensor - min_val) / (max_val - min_val) mapped_tensor = torch.clamp(mapped_tensor, 0, 1) return mapped_tensor # ---------------------------------------------------# # 批量图像融合 # ---------------------------------------------------# # 设置输入输出路径 inf_dir = "data_test/Road/inf" # 红外图像文件夹 vis_dir = "data_test/Road/vis" # 可见光图像文件夹 result_path = 'data_result/batch_fusion' os.makedirs(result_path, exist_ok=True) # 获取共同文件列表（自动配对同名文件） inf_files = set(os.listdir(inf_dir)) vis_files = set(os.listdir(vis_dir)) common_files = inf_files & vis_files # 取两个文件夹的交集 for filename in common_files: # 构建完整路径 image1_path = os.path.join(inf_dir, filename) image2_path = os.path.join(vis_dir, filename) # 执行融合 try: fusion_image = fusion_instance.run(image1_path, image2_path) # 归一化处理 fusion_image = map_to_01(fusion_image) # 生成保存路径（统一保存为PNG格式） base_name = os.path.splitext(filename)[0] save_path = os.path.join(result_path, f'fused_{base_name}.png') # 保存图像（自动处理张量维度） save_image(fusion_image, save_path) print(f'成功融合并保存: {save_path}') except Exception as e: print(f'处理 {filename} 时发生错误: {str(e)}') ``` 主要改进说明（使用数学符号表示关键步骤）： 1. **路径自动匹配** 通过集合运算获取共同文件名： $$ \text{common\_files} = \{x | x \in \text{inf\_files} \land x \in \text{vis\_files}\} $$ 2. **张量归一化** 保持原有归一化方式，确保数值映射到[0,1]区间： $$ x' = \frac{x - \min(X)}{\max(X) - \min(X)} $$ 3. **批量处理流程** 对每个文件对的完整处理流程： $$ \begin{aligned} &\text{输入路径} \rightarrow \text{融合} \rightarrow \text{归一化} \\ &\rightarrow \text{格式转换} \rightarrow \text{保存结果} \end{aligned} $$ 4. **维度自动处理** `save_image`函数会自动处理四维张量： $$ \text{torch.Size}([1,1,H,W]) \rightarrow \text{单通道图像} $$ 改进亮点： - 自动匹配两个文件夹中的同名文件 - 统一保存为PNG格式避免压缩损失 - 增加异常处理模块 - 自动创建结果目录 - 保留原始文件名便于追溯 - 强制归一化保证输出一致性 使用时只需修改`inf_dir`和`vis_dir`路径即可处理任意包含对应文件的文件夹。每个融合结果都会生成形如`fused_1.png`的规范文件名，并集中保存在指定目录中。