完成U-net细胞分割的一些准备

#使用本地上传文件
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))

#删除文件以及文件夹
import os
import shutilpath='../source_file_clxiao/'#os.remove(path)   #删除文件
#os.removedirs(path)   #删除空文件夹#shutil.rmtree(path)    #递归删除文件夹

#CV2图像显示
from google.colab.patches import cv2_imshow
!curl -o logo.png https://colab.research.google.com/img/colab_favicon_256px.png
import cv2
img = cv2.imread('logo.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2_imshow(img)

#文件上传加文件读取
from google.colab import files
import cv2
uploaded = files.upload()
ii=0
for fn in uploaded.keys():input=cv2.imread(fn)ii=ii+1

    #图片读取加图像扩增from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_imgdatagen = ImageDataGenerator(rotation_range=1,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.6,zoom_range=0.6,horizontal_flip=True,fill_mode='nearest')img = load_img('test_1.tif')  # this is a PIL imagex = img_to_array(img)  # this is a Numpy array with shape (3, 150, 150)x = x.reshape((1,) + x.shape)  # this is a Numpy array with shape (1, 3, 150, 150)# the .flow() command below generates batches of randomly transformed images# and saves the results to the `preview/` directoryi = 0import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagelist=datagen.flow(x, batch_size=4,save_to_dir='test_1/', save_prefix='test_1_', save_format='tif')#print(list.size)for batch in list:i += 1if i > 5:break  # otherwise the generator would loop indefinitelyprint(batch.size)#plt.imshow(batch)#cv2.WaitKey(20)

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