优化from PIL import Image def got_RGB(img_path): img = Image.open(img_path) width, height = img.size img = img.convert('RGB') sum = 0 for i in range(width): for j in range(height): r, g, b = img.getpixel((i, j)) if r!= 0: s=200 f=578 t=f*s/r sum=sum+t print(t) print(sum)

时间: 2024-02-14 10:25:20 浏览: 78
这段代码从给定的图像文件路径中读取图,并计算图像中非零素的 RGB 值之和首先,通过 `Image.open()` 函数打开像文件,并获取图像的宽度和高度。后,使用 `convert('RGB')` 将图像转换为 RGB 模式,以便在后续操作中获取每个像素点的 RGB 值。 接下来,通过嵌套的循环遍历图像的每个像素点。使用 `getpixel()` 函数获取当前像素点的 RGB 值,并将其分别赋值给变量 `r`、`g` 和 `b`。 在条件判断 `if r != 0` 中,如果红色分量 `r` 不等于零,则执行以下操作: 1. 定义变量 `s` 和 `f` 分别为200和578。 2. 计算变量 `t` 的值,通过将 `f * s` 除以 `r`。 3. 将变量 `t` 的值累加到变量 `sum` 中。 4. 打印变量 `t` 的值。 最后,循环结束后,打印变量 `sum` 的值,表示所有非零像素的 RGB 值之和。 需要注意的是,代码中的打印语句 `print(t)` 是在每次迭代中打印当前像素点的计算结果。
相关问题

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

可以尝试以下优化: 1. 使用 `np.mean()` 计算图片的平均值,可以使用 `np.average()` 或者 `np.mean(axis=(0,1))` 代替,后者可以减少一个维度的计算,提高效率。 2. 在计算 `avg` 时,可以使用 `np.mean()` 计算三个通道的平均值,这样可以减少一次加法计算,提高效率。 3. 对于数组的运算,可以使用 NumPy 提供的函数,如 `np.multiply()`,这样可以利用 NumPy 的向量化计算,提高效率。 4. 在创建新的图片时,可以指定图片的格式,如 `Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')`,这样可以减少类型转换的时间。 优化后的代码如下: ```python import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) avg = np.mean(img_np, axis=(0,1)) img_np[:,:,0] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,0], avg[1]/avg[0]), 255) img_np[:,:,1] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,1], avg[1]/avg[1]), 255) img_np[:,:,2] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,2], avg[1]/avg[2]), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB') new_img.save('new_image.jpg') return new_img ```

优化使得每检索50张照片,输出一次已检索文件数:import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

为了每检索50张照片输出一次已检索文件数,您可以在 `batch_delete_black_images` 函数中添加一个计数器来实现。具体地,您可以在函数中添加一个变量 `count`,每删除一张黑色图片时,将计数器加1,并且当计数器能够被50整除时,打印当前已经检索的文件数。下面是修改后的代码: ``` import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) return True return False def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] count = 0 for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: results = p.map(delete_black_images, file_list) for result in results: if result: count += 1 if count % 50 == 0: print('已检索 {} 个文件'.format(count)) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2') ``` 注意,为了避免多个进程同时打印计数器的值,我们在每50次删除操作后只打印计数器的值,而不是实时打印。
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以以下代码为基础,绘制图片来 显示数据增强的过程和结果:def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))

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)合并成一个代码

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

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CentOS 6下Percona XtraBackup RPM安装指南

### Percona XtraBackup RPM安装知识点详解 #### 一、Percona XtraBackup简介 Percona XtraBackup是一个开源的MySQL数据库热备份工具,它能够进行非阻塞的备份,并支持复制和压缩功能,大大降低了备份过程对数据库性能的影响。该工具对MySQL以及衍生的数据库系统(如Percona Server和MariaDB)都非常友好,并广泛应用于需要高性能和备份安全性的生产环境中。 #### 二、Percona XtraBackup安装前提 1. **操作系统环境**:根据给出的文件信息,安装是在CentOS 6系统环境下进行的。CentOS 6已经到达其官方生命周期的终点,因此在生产环境中使用时需要考虑到安全风险。 2. **SELinux设置**:在安装Percona XtraBackup之前,需要修改`/etc/sysconfig/selinux`文件,将SELinux状态设置为`disabled`。SELinux是Linux系统下的一个安全模块,通过强制访问控制保护系统安全。禁用SELinux能够降低安装过程中由于安全策略造成的问题,但在生产环境中,建议仔细评估是否需要禁用SELinux,或者根据需要进行相应的配置调整。 #### 三、RPM安装过程说明 1. **安装包下载**:在安装Percona XtraBackup时,需要使用特定版本的rpm安装包,本例中为`percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`。RPM(RPM包管理器)是一种在Linux系统上广泛使用的软件包管理器,其功能包括安装、卸载、更新和查询软件包。 2. **执行安装命令**:通过命令行执行rpm安装命令(例如:`rpm -ivh percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`),这个命令会安装指定的rpm包到系统中。其中,`-i`代表安装(install),`-v`代表详细模式(verbose),`-h`代表显示安装进度(hash)。 #### 四、CentOS RPM安装依赖问题解决 在进行rpm安装过程中,可能会遇到依赖问题。系统可能提示缺少某些必要的库文件或软件包。安装文件名称列表提到了一个word文档,这很可能是解决此类依赖问题的步骤或说明文档。在CentOS中,可以通过安装`yum-utils`工具包来帮助解决依赖问题,例如使用`yum deplist package_name`查看依赖详情,然后使用`yum install package_name`来安装缺少的依赖包。此外,CentOS 6是基于RHEL 6,因此对于Percona XtraBackup这类较新的软件包,可能需要从Percona的官方仓库获取,而不是CentOS自带的旧仓库。 #### 五、CentOS 6与Percona XtraBackup版本兼容性 `percona-xtrabackup-24-2.4.5-1.el6.x86_64.rpm`表明该安装包对应的是Percona XtraBackup的2.4.5版本,适用于CentOS 6平台。因为CentOS 6可能不会直接支持Percona XtraBackup的最新版本,所以在选择安装包时需要确保其与CentOS版本的兼容性。对于CentOS 6,通常需要选择专门为老版本系统定制的软件包。 #### 六、Percona XtraBackup的高级功能 Percona XtraBackup不仅支持常规的备份和恢复操作,它还支持增量备份、压缩备份、流式备份和传输加密等高级特性。这些功能可以在安装文档中找到详细介绍,如果存在word文档说明解决问题的过程,则该文档可能也包含这些高级功能的配置和使用方法。 #### 七、安装后配置与使用 安装完成后,通常需要进行一系列配置才能使用Percona XtraBackup。这可能包括设置环境变量、编辑配置文件以及创建必要的目录和权限。关于如何操作这些配置,应该参考Percona官方文档或在word文档中查找详细步骤。 #### 八、维护与更新 安装后,应定期检查Percona XtraBackup的维护和更新,确保备份工具的功能与安全得到保障。这涉及到查询可用的更新版本,并根据CentOS的包管理器(如yum或rpm)更新软件包。 #### 总结 Percona XtraBackup作为一款强大的MySQL热备份工具,在生产环境中扮演着重要角色。通过RPM包在CentOS系统中安装该工具时,需要考虑操作系统版本、安全策略和依赖问题。在安装和配置过程中,应严格遵守官方文档或问题解决文档的指导,确保备份的高效和稳定。在实际应用中,还应根据实际需求进行配置优化,以达到最佳的备份效果。
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