string path = ".\\RailTurnout\\result\\*.png";

时间: 2023-09-25 20:17:11 浏览: 35
This is a string variable named "path" that stores a file path. The file path is ".\\RailTurnout\\result\\*.png". The ".\\" indicates the current directory, and "RailTurnout\\result\\" are subdirectories within the current directory. The asterisk (*) represents a wildcard character, meaning any file with the ".png" extension in the "result" subdirectory will be included in the file path.
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以下代码中有不支持il2cpp的语法么?IEnumerator SaveScreenShot() { // We should only read the screen buffer after rendering is complete yield return new WaitForEndOfFrame(); bSaveScreenShot = true; Debug.Log("Save screenshot to gallery " + "ScreenShot"); yield return new WaitForEndOfFrame(); if (bSaveScreenShot) { string date = System.DateTime.Now.ToString("yyMM_hhmmss"); string screenshotFilename = date + ".png"; string androidPath = Path.Combine("pictures", screenshotFilename); string WriteDirPath = Application.persistentDataPath; string path = Path.Combine(WriteDirPath, androidPath);//Application.persistentDataPath Debug.Log("Save Files to Dir" + path); string pathonly = Path.GetDirectoryName(path); if (!Directory.Exists(pathonly)) { Directory.CreateDirectory(pathonly); } ScreenCapture.CaptureScreenshot(androidPath); while (!File.Exists(path)) yield return null; bSaveScreenShot = false; alipayUnityPlugin.shareTinyAppMsg("unity game", "unity game desc", path, (result) => { text.text = result; }); } yield return null; }

这段代码中并没有使用不支持IL2CPP的语法或功能,因此应该可以通过IL2CPP构建。但是需要注意的是,该代码中使用了协程(Coroutine),协程在IL2CPP中的行为可能会有所不同,需要进行测试和调试。另外,代码中调用了ScreenCapture.CaptureScreenshot()方法,该方法在移动平台上的行为也可能会与PC平台有所不同,需要注意测试和适配。

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import pytesseract class App: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("图像文字识别") self.master.geometry("600x400") self.path = "" self.text = "" self.label_title = tk.Label(self.master, text="请选择图片文件", font=("宋体", 20)) self.label_title.pack(pady=20) self.button_choose_file = tk.Button(self.master, text="选择图片", command=self.choose_file) self.button_choose_file.pack(pady=10) self.label_image = tk.Label(self.master) self.label_image.pack(pady=10) self.button_recognize = tk.Button(self.master, text="开始识别", command=self.recognize) self.button_recognize.pack(pady=10) self.textbox_result = tk.Text(self.master, font=("宋体", 14)) self.textbox_result.pack(pady=10) def choose_file(self): self.path = filedialog.askopenfilename(title="选择图片", filetypes=[("Image Files", "*.jpg *.png *.jpeg")]) self.label_title.configure(text="已选择图片:" + self.path) # 显示选择的图片 if self.path: img = Image.open(self.path) img = img.resize((300, 300)) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) self.label_image.configure(image=img_tk) self.label_image.image = img_tk def recognize(self): if self.path: # 调用pytesseract识别文字 self.text = pytesseract.image_to_string(Image.open(self.path), lang="eng+chi_sim") # 显示识别结果 self.textbox_result.delete('1.0', tk.END) self.textbox_result.insert(tk.END, self.text) else: self.label_title.configure(text="请选择图片文件!") root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop()上述代码的算法对比分析怎么写

上述代码实现了一个图像文字识别的GUI程序,主要使用了Python的tkinter、filedialog和PIL包,以及pytesseract进行OCR识别。具体的实现过程如下: 1. 创建一个名为App的类,该类包含了程序的主要逻辑。在初始化方法中,创建了GUI窗口、各种控件(包括标签、按钮、文本框)等,并设置它们的属性和事件处理方法。 2. choose_file()方法是一个事件处理方法,当用户点击"选择图片"按钮时会调用它。该方法使用filedialog包弹出一个文件选择对话框,让用户选择要识别的图片文件。选择完毕后,将选择的文件路径保存到self.path变量,并用PIL包读取该图片文件,缩放成300x300大小并显示在GUI界面上。 3. recognize()方法也是一个事件处理方法,当用户点击"开始识别"按钮时会调用它。该方法使用pytesseract包进行OCR识别,将识别结果保存到self.text变量中,并在GUI界面上显示出来。 4. 最后,创建一个tkinter窗口对象和App对象,进入主事件循环。 从算法的角度来看,上述代码的核心算法就是OCR识别。具体来说,它使用了pytesseract包进行OCR识别,这个包是基于Google的Tesseract OCR引擎开发的,能够识别多种语言的文字。在识别过程中,它会根据图片中的像素信息,将其转化为文本信息。在本程序中,使用了中英文混合的OCR语言模型(lang="eng+chi_sim"),因此可以识别中英文混合的文本。 总的来说,上述代码实现了一个简单的图像文字识别程序,可以读取图片文件,并使用OCR技术将图片中的文字转化为文本信息,并且在GUI界面上显示出来。

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下面代码中FaceClient 报错,using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.IO;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using System.Windows.Forms;using Baidu.Aip.Face;namespace 图片人脸识别系统{ public partial class Form1 : Form { // 百度AI的API Key和Secret Key private const string API_KEY = "2vQEURKj9cllcV5U0jNllTWj"; private const string SECRET_KEY = "GYOyjSqZbuj8jLm7CGMAQrAVoLCcnRP2"; // 图片和人脸识别客户端 private readonly FaceClient faceClient; private readonly Ocr client; public Form1() { InitializeComponent(); // 初始化百度AI客户端 faceClient = new FaceClient(API_KEY, SECRET_KEY); client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(API_KEY, SECRET_KEY); } private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { // 加载图片 string imagePath = @"C:\Users\王宇航\Desktop\123.png"; byte[] imageData = File.ReadAllBytes(imagePath); // 人脸识别 var options = new Dictionary<string, object>{ {"face_field", "age,beauty,expression,gender,glasses,landmark,race,quality"}, {"max_face_num", 10}, {"face_type", "LIVE"} }; var result = faceClient.FaceDetect(imageData, options); // 显示结果 string bestMatch = ""; float bestScore = 0; foreach (var face in result["result"]) { float score = float.Parse(face["face_probability"].ToString()); if (score > bestScore) { bestScore = score; bestMatch = face["face_token"].ToString(); } } string folderPath = @"C:\Users\王宇航\Desktop\123"; string[] files = Directory.GetFiles(folderPath); string bestMatchName = ""; float bestMatchScore = 0; foreach (string file in files) { byte[] fileData = File.ReadAllBytes(file); var options2 = new Dictionary<string, object>{ {"face_token1", bestMatch}, {"image", Convert.ToBase64String(fileData)} }; var result2 = faceClient.FaceMatch(options2); float score = float.Parse(result2["result"]["score"].ToString()); if (score > bestMatchScore) { bestMatchScore = score; bestMatchName = Path.GetFileName(file); } } label1.Text = bestMatchName; } }}

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar 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": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

const fs = require('fs'); const Jimp = require('jimp'); const sharp = require('sharp'); sharp('bg.webp') .png() .toFile('./bg.png') .then(() => { parse_bg_captcha('./bg.png', true, 'bg.jpg') .then(img => console.log('还原完成')) .catch(err => console.error(err)); }) .catch((err) => { console.error(err); }); async function parse_bg_captcha(img, im_show = false, save_path = null) { let _img; if (typeof img === 'string') { _img = await Jimp.read(img); } else if (img instanceof Buffer) { _img = await Jimp.read(img); } else { throw new Error(输入图片类型错误, 必须是<string>/<Buffer>: ${typeof img}); } // 图片还原顺序, 定值 const _Ge = [ 39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17 ]; const w_sep = 10, h_sep = 80; // 还原后的背景图 const new_img = await new Jimp(260, 160, 0xFFFFFF); for (let idx = 0; idx < _Ge.length; idx++) { const x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1; const y = _Ge[idx] > 25 ? h_sep : 0; // 从背景图中裁剪出对应位置的小块 const img_cut = _img.clone().crop(x, y, w_sep, h_sep); // 将小块拼接到新图中 const new_x = idx % 26 * 10; const new_y = idx > 25 ? h_sep : 0; new_img.blit(img_cut, new_x, new_y); } if (save_path) { await new_img.writeAsync(save_path); } if (im_show) { await new_img.getBufferAsync(Jimp.MIME_JPEG, (err, buffer) => { if (err) { console.error(err); return; } const base64Img = Buffer.from(buffer).toString('base64'); console.log(data:image/jpeg;base64,${base64Img}); }); } return new_img; } 请帮我优化这段代码

class SR_net { public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); private: vector<int64_t> Gdims; int Gfp32; Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB"); SessionOptions session_options = SessionOptions(); Session* Gsession = nullptr; vector<const char*> Ginput_names; vector<const char*> Goutput_names; vector<int> Ginput_size = {}; }; SR_net::SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) { this->Ginput_size = input_size; this->Gfp32 = fp32; clock_t startTime_, endTime_; startTime_ = clock(); session_options.SetIntraOpNumThreads(6); if (cuda) { OrtCUDAProviderOptions cuda_option; cuda_option.device_id = 0; cuda_option.arena_extend_strategy = 0; cuda_option.cudnn_conv_algo_search = OrtCudnnConvAlgoSearchExhaustive; cuda_option.gpu_mem_limit = SIZE_MAX; cuda_option.do_copy_in_default_stream = 1; session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_option); } wstring widestr = wstring(path.begin(), path.end()); this->Gsession = new Session(env, widestr.c_str(), this->session_options); this->session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); AllocatorWithDefaultOptions allocator; this->Ginput_names = { "input" }; this->Goutput_names = { "output" }; endTime_ = clock(); cout << " The model loading time is:" << (double)(endTime_ - startTime_) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl; } int main() { vector<int> input_shape = {}; SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); vector<String> files; glob("E:/prj/超分样本/1", files, true); size_t num = files.size(); bool Moos = true; cout << "共读取了" << num << "张图片" << endl; cout << "--------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < num; i++) { Mat srcimg = imread(files[i]); Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos); imshow("input", srcimg); imshow("result", SR_image); imwrite("./output/" + to_string(i + 1) + ".png", SR_image); waitKey(0); } },在这段代码中,我如何把SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true);这一行写到主函数的外面?

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