self.name = image_path[image_path.rfind('/') + 1:-4]

时间: 2024-04-28 19:19:39 浏览: 26
这是一行Python代码,它的作用是从image_path中提取出图片的名称,并将其赋值给self对象的name属性。具体解释如下: - image_path是一个字符串,表示图片的路径。 - image_path.rfind('/') + 1表示从image_path字符串中最后一个斜杠的位置开始往后数一位,也就是图片名称在字符串中的起始位置。 - -4表示从字符串的末尾往前数四位,也就是图片名称在字符串中的结束位置。 - [image_path.rfind('/') + 1:-4]表示从图片名称的起始位置到结束位置的子字符串,也就是提取出的图片名称。 - self是一个对象,通过self.name可以访问该对象的name属性,将提取出的图片名称赋值给name属性。
相关问题

以下代码内存泄漏,请修改:def add_image(self,file_path): if file_path.endswith(".gif") or file_path.endswith(".jpg") or file_path.endswith(".png"): try: image = Image.open(file_path) # 缩放到指定尺寸 if not(file_path.endswith(".gif")): image.save(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') image = Image.open(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') new_img = image.resize((760, 430)) tk_image = ImageTk.PhotoImage(new_img) self.label.image_create(tk.INSERT, image=tk_image) self.label.pack() image_box = Label(root) image_box.image = tk_image image_box.pack() image_tag = f'<img src="{file_path}">\n' self.label.insert(tk.INSERT, image_tag) self.label.pack() except Exception as e: print(f"{e}") tk.messagebox.showerror('Error', '无法打开此图片!')

这段代码的内存泄漏问题在于没有正确地释放 `tk_image` 对象所占用的内存。在 Python 中,`Tkinter.PhotoImage` 对象是通过引用计数机制来管理内存的。当一个 `PhotoImage` 对象不再被使用时,它的引用计数会减少。当引用计数为 0 时,Python 解释器会自动释放其所占用的内存。但是,在这段代码中,`tk_image` 对象被赋值给了 `image_box.image` 属性,从而增加了它的引用计数。当 `image_box` 对象被销毁时,`tk_image` 对象的引用计数仍然大于 0,因此它所占用的内存不会被释放,导致内存泄漏。 为了解决这个问题,我们可以在创建 `image_box` 对象时,使用 `copy()` 方法来创建 `tk_image` 对象的一个独立副本,从而避免增加 `tk_image` 对象的引用计数。修改后的代码如下所示: ```python def add_image(self, file_path): if file_path.endswith(".gif") or file_path.endswith(".jpg") or file_path.endswith(".png"): try: image = Image.open(file_path) # 缩放到指定尺寸 if not(file_path.endswith(".gif")): image.save(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') image = Image.open(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') new_img = image.resize((760, 430)) tk_image = ImageTk.PhotoImage(new_img) self.label.image_create(tk.INSERT, image=tk_image) self.label.pack() image_box = Label(root) image_box.image = tk_image.copy() image_box.pack() image_tag = f'<img src="{file_path}">\n' self.label.insert(tk.INSERT, image_tag) self.label.pack() except Exception as e: print(f"{e}") tk.messagebox.showerror('Error', '无法打开此图片!') ``` 在这个修改后的代码中,我们使用 `tk_image.copy()` 方法来创建 `tk_image` 对象的一个独立副本,然后将副本赋值给 `image_box.image` 属性,从而避免增加 `tk_image` 对象的引用计数。当 `image_box` 对象被销毁时,它所包含的 `tk_image` 对象的引用计数为 0,Python 解释器会自动释放它的内存,避免了内存泄漏问题。

无法销毁?无效?def add_image(self,file_path): if file_path.endswith(".gif") or file_path.endswith(".jpg") or file_path.endswith(".png"): try: image = Image.open(file_path) # 缩放到指定尺寸 if not(file_path.endswith(".gif")): image.save(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') image = Image.open(file_path[ : file_path.rfind('.')]+'.gif') new_img = image.resize((760, 430)) tk_image = ImageTk.PhotoImage(new_img) self.label.image_create(tk.INSERT, image=tk_image) self.label.pack() image_box = Label(root) image_box.image = tk_image image_box.pack() image_tag = f'<img src="{file_path}">\n' self.label.insert(tk.INSERT, image_tag) self.label.pack() # 将tk_image对象存储到列表中 self.images.append(tk_image) except Exception as e: print(f"{e}") tk.messagebox.showerror('Error', '无法打开此图片!') def delete_images(self): # 删除所有存储的tk_image对象 for image in self.images: del image self.images = []

这段代码中有一个 `delete_images` 方法,用于删除存储的 `tk_image` 对象,但是它并没有起到作用。因为 `del image` 只是删除了 `image` 这个变量的引用,而并没有销毁对应的 `tk_image` 对象。这样可能会导致内存泄漏,因为这些对象会一直存在,直到程序结束才会被垃圾回收器回收。要正确地销毁这些对象,需要使用 `tk_image` 的 `__del__` 方法。

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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

from __future__ import print_function from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--images",required=True, help="path to images directory") winSize = (128,128) blockSize = (16,16) blockStride = (8,8) cellSize = (8,8) nbins = 9 hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins) defaultdetector=cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector() hog.setSVMDetector(defaultdetector) image_Path="./images" sig=0 for imagePath in paths.list_images(image_Path): #args["images"] image = cv2.imread(imagePath) # image = imutils.resize(image, width=min(400, image.shape[1])) image = imutils.resize(image, (128,128)) orig = image.copy() # (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), # padding=(8, 8), scale=1.05) (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects]) pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65) for (xA, yA, xB, yB) in pick: cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2) filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:] print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format( filename, len(rects), len(pick))) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"orig.jpg",orig) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"image.jpg",image) sig+=1改正以上代码

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

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