player = polyvPlayer({ wrap: '#video', width: '644', height: '522', vid: vid, preventKeyboardEvent: if_sign == '1' ? true : false,// 禁止屏蔽键盘事件 forceH5: true, //默认打开HTML5 播放器 ban_seek_by_limit_time: 'off', //是否禁止视频拖拽未播放区域 默认off ban_seek: banSeek, //on不可拖动,off可拖动,默认off speed: if_rate_play,//false关闭倍速 autoplay: true, //自动播放 ban_history_time: 'on',//是否禁用续播功能: is_interaction: 'off',//on打开过程题,off关闭过程题(保利威后台题目) ts: ts, sign: sign, code: 'myCodeValue', preview: if_use_free_video, playsafe: function (vid, next) { $.ajax({ url: '/ashx/getPlaySafeToken.ashx', data: { vid: vid, uid: uid }, }).done(function (res) { //console.log(res); next(res); }); },这段代码在vb.net中怎么用selenium设置width值

时间: 2024-02-10 20:34:49 浏览: 167
在 VB.NET 中使用 Selenium 设置 width 值的示例代码如下: ``` Dim options As New ChromeOptions() options.AddArgument("--disable-infobars") ' 禁用浏览器提示条 Dim driver As New ChromeDriver(options) ' 导航到页面 driver.Navigate().GoToUrl("http://example.com") ' 找到 wrap 元素并设置 width 值 Dim wrapElement As IWebElement = driver.FindElement(By.CssSelector("#video")) wrapElement.Size = New Size(644, wrapElement.Size.Height) ' 关闭浏览器 driver.Quit() ``` 其中,`ChromeDriver` 是 Selenium 提供的 Chrome 浏览器驱动,可以在 NuGet 包管理器中安装 Selenium.WebDriver.ChromeDriver 包来获取。`By.CssSelector("#video")` 用于定位 wrap 元素,`Size` 属性用于设置元素的宽高。
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if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video 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)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存视频的。它会检查是否需要保存视频,并检查保存路径是否有更改。如果路径改变了,则释放之前的视频写入器,创建一个新的写入器来写入新的视频。如果视频是从文件中读取的,则会从视频中获取帧率、宽度和高度。如果视频是从流中获取的,则会设置默认的帧率为30,宽度和高度为输入图像的宽度和高度。最后,它使用cv2.VideoWriter将帧写入视频。

class Vertex: def __init__(self, vid, cid, nodes, k_in=0): # 节点编号 self._vid = vid # 社区编号 self._cid = cid self._nodes = nodes self._kin = k_in # 结点内部的边的权重这段代码什么意思

这段代码定义了一个节点类 `Vertex`,用来表示社区发现算法中的节点。节点类有四个属性: - `_vid` 表示节点的编号; - `_cid` 表示节点所属的社区的编号; - `_nodes` 表示节点所属的图的所有节点编号的列表; - `_kin` 表示节点内部的边的权重,即节点与其它同社区节点之间的边的权重之和。 其中,`vid`、`cid` 和 `kin` 分别对应节点编号、社区编号和节点内部边的权重。`nodes` 列表包含了整张图中的所有节点编号,用于后续的计算。在社区发现算法中,每个节点会被分到某个社区中,而节点所属的社区编号即为 `_cid`。`_kin` 属性是节点内部的边的权重之和,可以用于计算社区的内部连通性。
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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)

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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