tkinter生成页面,button1显示图像,button2显示train.py文件运行结果,显示在图像下方,button3关闭窗口

时间: 2024-04-13 07:28:07 浏览: 79
下面是一个使用Tkinter库创建GUI页面的示例代码,其中包含三个按钮:一个用于显示图像,一个用于运行train.py文件并显示结果,以及一个用于关闭窗口。 ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk import subprocess def display_image(): image_path = 'image.jpg' # 图像文件路径 image = Image.open(image_path) photo = ImageTk.PhotoImage(image) # 创建一个标签来显示图像 image_label = tk.Label(root, image=photo) image_label.image = photo image_label.pack() def run_train_file(): # 运行train.py文件并捕获输出结果 result = subprocess.run(['python', 'train.py'], capture_output=True, text=True) # 创建一个文本框来显示运行结果 result_text = tk.Text(root) result_text.insert(tk.END, result.stdout) result_text.pack() def close_window(): root.destroy() root = tk.Tk() # 创建一个按钮用于显示图像 button1 = tk.Button(root, text='显示图像', command=display_image) button1.pack() # 创建一个按钮用于运行train.py文件并显示结果 button2 = tk.Button(root, text='运行文件', command=run_train_file) button2.pack() # 创建一个按钮用于关闭窗口 button3 = tk.Button(root, text='关闭窗口', command=close_window) button3.pack() root.mainloop() ``` 请将代码中的`image.jpg`替换为您自己的图像文件路径,将`train.py`替换为您要运行的python文件路径。运行train.py文件时,代码将捕获输出结果,并在GUI页面上显示出来。点击"关闭窗口"按钮将关闭GUI窗口。 请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据自己的需求对代码进行进一步的修改和优化。
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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 = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() 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='./archive_test/alexandrite_18.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")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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