worksheet.get_image_data如何使用

时间: 2024-09-26 07:07:56 浏览: 3
`worksheet.get_image_data()`是xlrd库中的一个方法,它用于从Excel工作表中提取图像数据。在使用之前,你需要先确保已经打开了包含图像的工作簿,并选择了对应的工作表。 以下是基本的用法步骤: 1. **导入所需模块**: ```python import xlrd ``` 2. **打开Excel文件**: ```python workbook = xlrd.open_workbook('your_excel_file.xlsx') # 替换为你的Excel文件路径 ``` 3. **选择工作表**: ```python worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1') # 如果图片在第一张工作表,替换为'Sheet1' ``` 4. **定位图像数据**: - `row`: 图像所在的行索引。 - `column`: 图像所在的列索引。 - `colspan`: 图像跨越的列数。如果是一张单独的图片,则设置为1。 例如,如果你想要获取第5行第10列的一张图片,直到第15列的宽度范围内的图像数据,你可以这样操作: ```python img_data = worksheet.get_image_data(row=5, column=10, colspan=6) # 假设图片跨6列 ``` 5. **图像数据通常是字节流形式**,你可以将其转换成其他格式,比如保存为图片文件或在后续流程中使用。 注意:`get_image_data()`返回的数据可能是二进制字节流,如果不是图片而是文本或其他类型的非图像数据,该方法可能会返回None。此外,如果你尝试访问不存在的图像,或者Excel文件本身存在问题,可能会抛出异常。因此,在实际使用时,记得添加适当的错误处理代码。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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