这段代码能否成功运行:# 导入os和time模块 import os import time # 如果该脚本是直接运行的,则执行以下程序 if __name__ == '__main__': # 设置存储路径 path = '~/yumi/camcap/' # 设置文件夹名为当前日期 folder = f'{path}/{time.strftime("%Y%m%d")}' # 如果该文件夹不存在,则创建该文件夹 if not os.path.exists(folder): os.mkdir(folder) # 使用fswebcam对摄像头进行拍照,保存到上面设置的文件夹 i = 1 while i <=5 print('The No.{i} picture is ready to cap...') os.system( f'fswebcam -d /dev/video1 --no-banner --flip v -r 1920*1080 --delay 3 --skip 10 {folder}/{time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.jpg' ) print('The No.{i} picture has been saved!') sleep(3) # 输出拍照成功的信息 print('camcap successful!')

时间: 2023-06-15 09:08:37 浏览: 82
这段代码存在一些语法错误和逻辑错误,需要进行修改。以下是修改后的代码: ```python # 导入os和time模块 import os import time # 如果该脚本是直接运行的,则执行以下程序 if __name__ == '__main__': # 设置存储路径 path = '/home/yumi/camcap/' # 设置文件夹名为当前日期 folder = f'{path}/{time.strftime("%Y%m%d")}' # 如果该文件夹不存在,则创建该文件夹 if not os.path.exists(folder): os.mkdir(folder) # 使用fswebcam对摄像头进行拍照,保存到上面设置的文件夹 i = 1 while i <= 5: print(f'The No.{i} picture is ready to cap...') os.system( f'fswebcam -d /dev/video1 --no-banner --flip v -r 1920x1080 --delay 3 --skip 10 {folder}/{time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.jpg' ) print(f'The No.{i} picture has been saved!') time.sleep(3) i += 1 # 输出拍照成功的信息 print('camcap successful!') ``` 修改后的代码中: - 将存储路径的波浪线(~)改为绝对路径。 - 将图片分辨率的乘号(*)改为小写字母x。 - 将while循环中缺失的冒号(:)加上。 - 在while循环中加上计数器i的自增操作。 - 在while循环中使用time模块的sleep函数代替未定义的函数sleep()。
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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

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