入力ファイル名を用いて出力結果を.txtに保存したい。(「入力ファイル名.txt」のように保存したい。)

Question

前提・実現したいこと

画像を入力としていて、「画像の名前.txt」というファイルに実行結果を保存したいです。保存先はカレントディレクトリです。
複数の画像を入力としたいため、.txtファイルの区別をしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

指定したファイル名に保存することしかできません。

####全体のソースコード

"""Utils for monoDepth.
"""
import sys
import re
import numpy as np
import cv2
import torch


def read_pfm(path):
    """Read pfm file.

    Args:
        path (str): path to file

    Returns:
        tuple: (data, scale)
    """
    with open(path, "rb") as file:

        color = None
        width = None
        height = None
        scale = None
        endian = None

        header = file.readline().rstrip()
        if header.decode("ascii") == "PF":
            color = True
        elif header.decode("ascii") == "Pf":
            color = False
        else:
            raise Exception("Not a PFM file: " + path)

        dim_match = re.match(r"^(\d+)\s(\d+)\s$", file.readline().decode("ascii"))
        if dim_match:
            width, height = list(map(int, dim_match.groups()))
        else:
            raise Exception("Malformed PFM header.")

        scale = float(file.readline().decode("ascii").rstrip())
        if scale < 0:
            # little-endian
            endian = "<"
            scale = -scale
        else:
            # big-endian
            endian = ">"

        data = np.fromfile(file, endian + "f")
        shape = (height, width, 3) if color else (height, width)

        data = np.reshape(data, shape)
        data = np.flipud(data)

        return data, scale


def write_pfm(path, image, scale=1):
    """Write pfm file.

    Args:
        path (str): pathto file
        image (array): data
        scale (int, optional): Scale. Defaults to 1.
    """

    with open(path, "wb") as file:
        color = None

        if image.dtype.name != "float32":
            raise Exception("Image dtype must be float32.")

        image = np.flipud(image)

        if len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 3:  # color image
            color = True
        elif (
            len(image.shape) == 2 or len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 1
        ):  # greyscale
            color = False
        else:
            raise Exception("Image must have H x W x 3, H x W x 1 or H x W dimensions.")

        file.write("PF\n" if color else "Pf\n".encode())
        file.write("%d %d\n".encode() % (image.shape[1], image.shape[0]))

        endian = image.dtype.byteorder

        if endian == "<" or endian == "=" and sys.byteorder == "little":
            scale = -scale

        file.write("%f\n".encode() % scale)

        image.tofile(file)


def read_image(path):
    """Read image and output RGB image (0-1).

    Args:
        path (str): path to file

    Returns:
        array: RGB image (0-1)
    """
    img = cv2.imread(path)

    if img.ndim == 2:
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) / 255.0

    return img


def resize_image(img):
    """Resize image and make it fit for network.

    Args:
        img (array): image

    Returns:
        tensor: data ready for network
    """
    height_orig = img.shape[0]
    width_orig = img.shape[1]

    if width_orig > height_orig:
        scale = width_orig / 384
    else:
        scale = height_orig / 384

    height = (np.ceil(height_orig / scale / 32) * 32).astype(int)
    width = (np.ceil(width_orig / scale / 32) * 32).astype(int)

    img_resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

    img_resized = (
        torch.from_numpy(np.transpose(img_resized, (2, 0, 1))).contiguous().float()
    )
    img_resized = img_resized.unsqueeze(0)

    return img_resized


def resize_depth(depth, width, height):
    """Resize depth map and bring to CPU (numpy).

    Args:
        depth (tensor): depth
        width (int): image width
        height (int): image height

    Returns:
        array: processed depth
    """
    depth = torch.squeeze(depth[0, :, :, :]).to("cpu")

    depth_resized = cv2.resize(
        depth.numpy(), (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC
    )

    return depth_resized

def write_depth(path, depth, bits=1 , colored=False):
    """Write depth map to pfm and png file.

    Args:
        path (str): filepath without extension
        depth (array): depth
    """
    # write_pfm(path + ".pfm", depth.astype(np.float32))
    if colored == True:
        bits = 1

    depth_min = depth.min()
    depth_max = depth.max()

    max_val = (2**(8*bits))-1 #8bit演算で計算するときの最大値
    # if depth_max>max_val:
    #     print('Warning: Depth being clipped')
    #
    # if depth_max - depth_min > np.finfo("float").eps:
    #     out = depth
    #     out [depth > max_val] = max_val
    # else:
    #     out = 0

       #最大値最小値
    print(str(depth_min)+","+str(depth_max))
    with open('min,max.txt', 'w') as f:
        print(str(depth_min)+","+str(depth_max), file=f)
    cv2.imwrite(path+'.txt')

    if depth_max - depth_min > np.finfo("float").eps:
        out = max_val * (depth - depth_min) / (depth_max - depth_min)
    else:
        out = 0

    if bits == 1 or colored:
        out = out.astype("uint8")
        if colored:
            out = cv2.applyColorMap(out,cv2.COLORMAP_INFERNO)
        cv2.imwrite(path+'.png', out)
    elif bits == 2:
        cv2.imwrite(path+'.png', out.astype("uint16"))

    return

該当のソースコード

       #最大値最小値
    print(str(depth_min)+","+str(depth_max))
    with open('min,max.txt', 'w') as f:
        print(str(depth_min)+","+str(depth_max), file=f)

試したこと

調べて出てきたpythonの結果のtxtでの保存方法を試しました。また、直前に「img」という引数があったため、以下のようにしてみましたができませんでした。

   with open(img+'.txt', 'w') as f:
        print(str(depth_min)+","+str(depth_max), file=f)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

このプログラムを動かしており、入力画像の深度情報を.txtに保存したいです。
https://github.com/compphoto/BoostingMonocularDepth

Comments

[etherbeg]

具体的な回答のために必要な正確な情報を得るためには、質問文に記載されている断片的なプログラムでは不十分です。プログラムの全体を質問に追記していただければ何かアドバイスができるかもしれません。

[TakaiY]

追加された情報のソースを調べてみる気にはなれなかったので、質問です。
- 結果を出力しようとしているタイミングで、「画像の名前」が保存されている変数名と内容(変数をprintoしたもの)を教えてください。
- 出力ファイルのパスはカレントパスでいいですか？ 他の場所を指定しますか？

[Kota1]

画像はINPUTフォルダに格納されています。

Answer 1

保存先が出力画像の保存先と同じでよければ、以下でできると思います。

#最大値最小値
print(str(depth_min)+","+str(depth_max))
with open(path+'.txt', 'w') as f:
    print(str(depth_min)+","+str(depth_max), file=f)

どうしてもカレントディレクトリがよければ以下を試してみてください。

import os

#最大値最小値
print(str(depth_min)+","+str(depth_max))
cwd = os.getcwd()
img_file_name = os.path.basename(path)
txt_file_path = os.path.join(cwd, img_file_name)
with open(txt_file_path+'.txt', 'w') as f:
    print(str(depth_min)+","+str(depth_max), file=f)

うまくいったら import os はファイルの先頭のimport文の先頭に移動しておいてください。