print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: file_name = os.path.splitext(file_name)[0] # 去掉文件名的扩展名 f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/root/pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

时间: 2024-04-19 22:24:32 浏览: 140
这段代码是用于在给定的图像文件夹中查找并解码所有的QR码,并将结果保存在一个文本文件中。代码使用了`pyzbar`库来解码QR码,`cv2`库来读取图像。下面是代码的执行步骤: 1. 打印`img_file`变量的值。 2. 对于图像文件夹中的每个图像文件,获取图像文件的路径。 3. 使用`cv2.imread`函数读取图像。 4. 使用`pyzbar.decode`函数解码图像中的所有条形码。 5. 对于每个解码出的条形码,检查其类型是否为QR码。 6. 如果是QR码,将解码出的数据转换为UTF-8编码,并将图像文件名和QR码数据添加到`qr_codes_found`列表中。 7. 使用`open`函数创建一个名为`output_file_name`的文本文件,并以写入模式打开。 8. 对于`qr_codes_found`列表中的每个图像文件名和QR码数据,去掉文件名的扩展名,并将结果以"文件名: QR码内容"的格式写入文本文件中。 9. 如果以上代码是直接执行的(而不是被导入为模块),则将图像文件夹路径和输出文件名作为参数传递给`main`函数。 请注意,这只是一个示例代码,并不完整。您需要根据实际需求进行适当的修改和补充。
相关问题

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name, 'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() 如何让这个代码生成的文本变为excel文件

要将生成的文本内容保存为 Excel 文件,您可以使用 Python 的 openpyxl 库来实现。下面是修改后的代码,可将生成的文本保存为 Excel 文件: ```python #!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar from openpyxl import Workbook def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.xlsx' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 获取默认的工作表 sheet = wb.active # 将数据写入工作表 for i, qr_content in enumerate(unique_qr_codes, start=1): sheet.cell(row=i, column=1).value = qr_content # 保存工作簿为Excel文件 wb.save(output_file_name) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() ``` 在上面的代码中,我们使用 openpyxl 库来创建一个新的工作簿,并将数据写入工作表中。最后,我们使用 save() 方法将工作簿保存为 Excel 文件。 请确保已安装 openpyxl 库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install openpyxl ``` 请根据您的需求修改文件路径和其他部分。

'''截取图片的右半部分''' import cv2 import os def merge_jpg_to_mp4(folder_path, output_file): # 获取文件夹下所有的 JPG 文件 jpg_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.lower().endswith('.jpg')] jpg_files.sort() # 按文件名排序 # 读取第一张图片,获取尺寸信息 first_image_path = os.path.join(folder_path, jpg_files[0]) first_image = cv2.imread(first_image_path) height, width, _ = first_image.shape width = width // 2 print(height, width) # 创建 VideoWriter 对象 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, 20, (width, height)) # 逐个读取 JPG 文件并写入视频 for jpg_file in jpg_files: image_path = os.path.join(folder_path, jpg_file) image = cv2.imread(image_path) # print(type(image)) width_begin = (image.shape[1] - image.shape[1]//2) image1 = image[:,width_begin:,:] print(image1.shape) # cv2.imshow('img',image) # cv2.waitKey(0) # break video_writer.write(image1) # 释放资源 video_writer.release() # 指定文件夹路径和输出文件名 folder_path = './video/' output_file = 'output3.mp4' # 合并文件夹下的所有 JPG 文件为一个 MP4 文件 merge_jpg_to_mp4(folder_path, output_file)

这段代码是用 Python 的 OpenCV 库实现的,目的是将一个文件夹下的 JPG 图片合成为一个 MP4 视频文件。具体实现步骤如下: 1. 获取文件夹下所有的 JPG 文件,并按照文件名排序。 2. 读取第一张 JPG 图片,获取其尺寸信息,并将其宽度减半,得到视频的宽度。 3. 创建 VideoWriter 对象,指定输出的文件名、编码格式、帧率和视频尺寸。 4. 逐个读取 JPG 文件,并将其右半部分截取下来。 5. 将截取后的图片写入视频。 6. 释放资源。 需要注意的是,由于代码中使用了 cv2.imshow 和 cv2.waitKey,因此需要在运行该代码时添加相应的 GUI 环境,否则会出现错误。
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def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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