CTPageBreak pb = ppr.getPB(); 可否替换

时间: 2024-03-21 18:42:05 浏览: 9
如果您想要替换分页符,可以使用以下代码: ``` p.setPageBreak(true); ``` 其中,p是一个XWPFParagraph对象,表示一个段落。调用setPageBreak(true)方法可以在该段落后插入一个分页符。 如果您需要在指定位置插入分页符,可以使用以下代码: ``` XWPFRun run = p.createRun(); run.addBreak(BreakType.PAGE); ``` 其中,p是一个XWPFParagraph对象,表示一个段落。通过调用createRun()方法,可以在该段落中创建一个新的文本运行对象,然后调用addBreak()方法并传入BreakType.PAGE参数,可以在该文本运行对象后插入一个分页符。 希望能对您有所帮助!
相关问题

CTPageBreak pb = ppr.getPB();中 没用getPB()方法

非常抱歉,我之前的回答有误。您提供的代码片段中确实没有包含getPB()方法。 根据您提供的代码片段,ppr是一个CTPPr对象,表示一个段落的属性集合。如果您想要获取该段落中的分页符对象,可以使用以下代码: ``` CTPageBreak pb = ppr.getRPr().getPgBreak(); ``` 其中,getRPr()方法返回该段落的运行属性集合,而getPgBreak()方法返回该段落中的分页符对象。 需要注意的是,如果该段落中不存在分页符,getPgBreak()方法会返回null。 希望这次回答能够解决您的疑问!

CTPageBreak pb = ppr.getPB();

您好,根据您提供的代码片段,这段代码是从Word文件中获取分页符对象的代码。 具体来说,CTPageBreak是POI库中用于表示Word文档中分页符的类。而ppr则是一个CTPPr对象,表示一个段落的属性集合。通过调用getPB()方法,可以获取到该段落中的分页符对象。 需要注意的是,该代码片段中缺失了一些上下文信息,比如ppr是如何获取的,因此无法确定该代码片段的完整作用。 希望能对您有所帮助!

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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

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