map_image = Image.open("map_-122.3734_47.5557_-122.0729_47.6793.png") draw = ImageDraw.Draw(map_image)

时间: 2023-06-12 20:05:31 浏览: 132
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image-process.rar_嵌入图片

这段代码是使用Python中的Pillow库打开一张地图图片，并在图片上绘制一些内容。具体来说： - 第一行代码通过`Image.open()`方法打开了一张名为`map_-122.3734_47.5557_-122.0729_47.6793.png`的图片，该图片应该是一张地图图片。 - 第二行代码通过`ImageDraw.Draw()`创建了一个`Draw`对象，该对象可以用来在图片上绘制各种图形和文本。 - 接下来可以使用`Draw`对象的各种方法在图片上绘制各种内容，例如绘制线条、矩形、圆形、文本等等。 这段代码中只有前两行，因此没有看到具体的绘制内容。
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图像数据可以是TIF、JPEG、PNG等格式，也可以是从在线服务如谷歌地图或OpenStreetMap动态获取的瓦片。矢量数据则可以是ESRI Shapefile、KML、GeoJSON等常见格式。 加载数据的过程通常涉及以下几个步骤： 1. 创建...

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说，代码中定义了两个函数 test_on_img_() 和 test_on_img()，分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。...

import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('1.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show()，上述代码出现问题：ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity，如何修改

这个错误通常出现在尝试对一个大小为0的数组进行最大值计算时。根据你的代码，这可能是由于在使用SLIC算法时，图像大小太小而导致的。你可以尝试使用更大的图像或者减少SLIC算法中的超像素数量来解决这个问题。...

from wordcloud import WordCloud import numpy as np from PIL import Image import jieba mask = np.array(Image.open("ChinaMap.png")) wcd = WordCloud(background_color="white",max_words=500,height=480,width=854, max_font_size=100,font_path="msyh.ttc",mask=mask, repeat=True,colormap="Reds") # 读入文本内容 text = open("词云文本素材.txt", 'r').read() ss = " ".join(jieba.lcut(text)) wcd.generate(ss) wcd.to_file("词云图片.png")这代码报unicodedecodeerror:gbk code can't decode byte 0xa7 in position 408:illegal multibyte sequence 错误，该如何解决

text = open("词云文本素材.txt", 'r', encoding='utf-8').read() 2. 转换文本编码：如果你确定文本文件的编码格式不是 "utf-8"，可以尝试将其转换为 "utf-8" 编码格式。 python text = open("词云文本素材...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[37] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show()，将上述代码修改成显示超像素索引映射可视化

image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy()....

import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意：如果原深度图像只有8位，则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素，并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像，并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息，绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 读取16位深度图像 depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是...

CameraParameters:= ['area_scan_division',0.00640046,10205.5,1.91206e-06,1.9e-06,1503.65,1915.07,3024,4032] CameraPose := [0.000284489,0.00953188,0.226499,10.3425,0.0209458,0.458095,0] CamParVirtualFixed:=CameraParameters dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 360, 270, 'black', WindowHandle) picture_number := 50 for Index := 1 to picture_number by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/IMAGE/Card face/1.JPG') gen_radial_distortion_map(MapFixed,CameraParameters,CamParVirtualFixed,'bilinear') map_image(Image,MapFixed,ImageRectifiedFixed) write_image (ImageRectifiedFixed, 'png', 0, 'Front distortion correction/' + '.JPG') endfor

具体来说，代码中使用了相机内参(CameraParameters)、相机位姿(CameraPose)以及虚拟相机内参(CamParVirtualFixed)等参数来生成畸变校正的映射(MapFixed)，并将这个映射应用到读取的图像(Image)上...

CameraParameters:= ['area_scan_division',0.00640046,10205.5,1.91206e-06,1.9e-06,1503.65,1915.07,3024,4032] CameraPose := [0.000284489,0.00953188,0.226499,10.3425,0.0209458,0.458095,0] CamParVirtualFixed:=CameraParameters dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 360, 270, 'black', WindowHandle) picture_number := 50 for Index := 1 to picture_number by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/卡片正面照片/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') gen_radial_distortion_map(MapFixed,CameraParameters,CamParVirtualFixed,'bilinear') map_image(Image,MapFixed,ImageRectifiedFixed) write_image (ImageRectifiedFixed, 'png', 0, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/正面畸变校正后/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') endfor

write_image (ImageRectifiedFixed, 'png', 0, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/正面畸变校正后/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') endfor 在循环中，首先读取当前处理的卡片正面照片，然后使用...

from PIL import Image import math import operator from functools import reduce ''' def image_contrast(): h0 = Image.open('麦克风测试结果频谱图fast.png').histogram() h1 = Image.open('麦克风测试结果频谱图low.png').histogram() h2 = Image.open('麦克风测试结果频谱图normal.png').histogram() h = Image.open('麦克风测试结果频谱图.png').histogram() result1 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h0))) / len(h)) result2 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h1))) / len(h)) result3 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h2))) / len(h)) result = min(int(result1), int(result1), int(result1)) return result if __name__ == '__main__': result = image_contrast() print(result)增加显示两张图片差异的地方

img0 = Image.open('麦克风测试结果频谱图fast.png') img1 = Image.open('麦克风测试结果频谱图low.png') img2 = Image.open('麦克风测试结果频谱图normal.png') img = Image.open('麦克风测试结果频谱图.png') ...

将这个点云数据point_cloud = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.float32)进行open3d可视化

要使用Open3D库对点云进行可视化，可以按照以下步骤修改代码： 首先，确保已经安装了Open3D库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装： pip install open3d 接下来，修改代码如下： python import...

import cv2 import numpy as np import PIL.ImageDraw SCALE = 0.65156853729882650681169151675877 # m/px def add_chinese_text(img, text, position, textColor, textSize): img = PIL.Image.fromarray(img) draw = PIL.ImageDraw.Draw(img) fontStyle = PIL.ImageFont.truetype('simsun.ttc', textSize, encoding='utf-8') draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle, stroke_width=1) return np.asarray(img) def main(): # 读取verts with open('verts.txt', 'r', encoding='utf8') as f: verts = f.readlines() verts = list(map(lambda x: x.split(), verts)) verts = list(map(lambda x: [x[0], int(x[1]), int(x[2])], verts)) print(f'{verts=}') # 读取edges with open('edges.txt', 'r', encoding='utf8') as f: edges = f.readlines() edges = list(map(lambda x: x.split(), edges)) edges = list(map(lambda x: [int(x[0]), int(x[1])], edges)) print(f'{edges=}') # 显示地图 im = cv2.imread('map.png') for edge in edges: v1 = verts[edge[0]] # 边关联的点1 v2 = verts[edge[1]] # 边关联的点2 weight = int((((v1[1] - v2[1]) ** 2 + (v1[2] - v2[2]) ** 2) ** 0.5) * SCALE) # 权重为两点欧氏距离 cv2.line(im, (v1[1], v1[2]), (v2[1], v2[2]), (255, 0, 0), 5) # 绘制边的直线 im = add_chinese_text(im, str(weight), ((v1[1] + v2[1]) // 2, (v1[2] + v2[2]) // 2), (255, 0, 255), 30) # 绘制边的权重 for i, vert in enumerate(verts): cv2.circle(im, (vert[1], vert[2]), 20, (255, 0, 0), 2) # 绘制顶点圆圈 im = add_chinese_text(im, str(i), (vert[1] - 15, vert[2] - 15), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点圈中序号数字 im = add_chinese_text(im, vert[0], (vert[1] - 40, vert[2] + 25), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点下方文字 cv2.namedWindow('map', cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('map', im) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': main()

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为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

files, _ = QFileDialog.getOpenFileNames(self, "选择图像文件", "", "Image Files (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)", options=options) self.image_paths = files[:5] # 最多选择5张图片 self.display_images(self....

example1 <map name="exampleMap1"> <script> function openPopup(imgPath) { var popupWidth = 689; var popupHeight = 609; var leftPos = (window.innerWidth - popupWidth) / 2; var topPos = (window.innerHeight - popupHeight) / 2; var popupWindow = window.open(imgPath, "popupWindow", "width=" + popupWidth + ", height=" + popupHeight + ", top=" + topPos + ", left=" + leftPos);弹出新窗口后如何对新窗口html进行编写

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import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #年 纬 经 #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) #计算WP遥相关指数与同期环流场（500hPa高度场）的相关系数 for i in range(73): for j in range(144): r=np.corrcoef(hgt[:,i,j],wps)[1,0]画出r的全球分布

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CM_2D = np.array(Image.open('CM_2D.png')) # Convert to grayscale CM_2D_gray = np.mean(CM_2D, axis=2) # Apply Otsu's method to find the threshold value T = filters.threshold_otsu(CM_2D_gray) # ...

lite-model_movenet_singlepose_lightning_tflite_int8_4.tflite详细的部署在安卓上的代码，测试一张图片

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f.write(','.join(map(str, row)) + '\n') f.close() n = getnum() savefile(n) 这段代码补充了一个名为savefile的函数，用于将学生的成绩保存到文件中。在函数中，首先打开文件score.csv，然后使用循环...

根据极坐标下png格式的毫米波雷达数据，输入已有的txt格式目标二维边界框信息，信息第一行举例：Car 1 3.840321 -19.477661 2.834095 5.580886 -0.370683，根据毫米波雷达的强度，来计算框内的目标的高度，给出实现上述功能的完整代码

img = Image.open('radar.png') data = np.array(img) # 读取txt格式的目标边界框信息 with open('bbox.txt', 'r') as f: bbox_info = f.readlines() # 遍历每个目标框 for info in bbox_info: info = info....

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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