注释#e12.1DrawCharImage.Py from PIL import Image ascii_char =list('"S%_&WM#*oahkbdpqumz00QLcaUYXzevunxE jft/八I()1[1?-/+<1!;:) def get char(r,b,g,alpha=256): if alpha =0: return gray =int(0.2126*r+0.7152☆g+0.0722☆b) unit =256 /len (ascii_char) return ascii_char [gray//unit] def main(: im=Image.open('astro.jpg'1) WIDTH,HE IGHT=100,60 im=im.resize((WIDTH,HEIGHT)) txt ="" for iin range (HEIGHT): for jin range (WIDTH): txt +=get_char(*im.getpixel((j, ))) txt+='ln' fo=open("pic_char.txt","w") fo.write (txt) fo.close () main()

时间: 2024-04-05 09:31:07 浏览: 15
这段代码是一个 Python 程序,用于将一张图片转换成 ASCII 字符画。具体的实现细节如下: 1. 首先导入了 Python Imaging Library(PIL)中的 Image 模块,以及一个包含 ASCII 字符的列表 ascii_char; 2. 然后定义了一个函数 get_char,用于将一个像素点的 RGB 值转换成对应的 ASCII 字符。具体的实现方法是:首先将 RGB 值转换成灰度值,然后根据灰度值的大小,将其映射到 ascii_char 列表中的某个字符; 3. 接着定义了一个主函数 main,用于读取一张图片,并将其转换成 ASCII 字符画。具体的实现方法是:首先打开图片文件,并将其缩放到指定的大小(这里是 100x60); 4. 然后使用两个嵌套的 for 循环,遍历图片中的每个像素点,并调用 get_char 函数将其转换成对应的 ASCII 字符。将所有的字符拼接起来,形成一个文本字符串 txt; 5. 最后,将 txt 写入到文件 pic_char.txt 中,保存 ASCII 字符画。 需要注意的是,由于 ASCII 字符的数量有限,因此一张图片中的大量像素点会被映射到同一个字符上,导致输出的 ASCII 字符画的分辨率较低。此外,由于输出的字符画是以文本形式保存的,因此在不同的终端或文本编辑器中显示的效果可能会有所不同。
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import randomfrom PIL import Imageimage_path = 'image.jpg'num_images = random.randint(1, 10) # 随机显示 1 到 10 张图片for i in range(num_images): image = Image.open(image_path) image.show()

非常抱歉,我发现了问题所在。在您的代码中,第一行缺少了一个空格,应该是 `import random`,而不是 `import randomfrom`。这个错误导致了后面的代码出现了语法错误。下面是一个修正后的代码: ```python import random from PIL import Image image_path = 'image.jpg' num_images = random.randint(1, 10) # 随机显示 1 到 10 张图片 for i in range(num_images): image = Image.open(image_path) image.show() ``` 这个代码片段会随机显示 1 到 10 张图片。每次运行程序时,会随机生成一个显示的图片数量。

import tkinter import tkinter.filedialog from PIL import Image, ImageTk import os from double_g_rb_function import f2grb

这段代码是一个Python程序的导入语句,它导入了tkinter、PIL、os模块和double_g_rb_function.py文件中的f2grb函数。具体解释如下: 1. `import tkinter`:导入tkinter模块,这是Python的标准GUI库,用于创建图形界面。 2. `import tkinter.filedialog`:导入tkinter模块中的filedialog子模块,用于创建文件对话框,方便用户选择文件。 3. `from PIL import Image, ImageTk`:导入PIL(Python Imaging Library)模块中的Image和ImageTk类,用于图像处理和显示。 4. `import os`:导入os模块,用于操作文件和目录。 5. `from double_g_rb_function import f2grb`:从double_g_rb_function.py文件中导入f2grb函数,这个函数将彩色图像转换为双极性渐变红蓝图像。 这段代码是一个程序的开头,它导入了程序所需的模块和函数,方便后续的代码编写和调用。

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import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

下面的代码哪里有问题,帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

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