ori_img = np.array(original_img)如何将ori_img转换会原来的图片格式

时间: 2024-05-04 21:15:41 浏览: 97
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图片格式的转换

这是一个关于Python代码的问题，可以使用以下代码将ori_img转换回原来的图片格式： ```python original_img = Image.fromarray(ori_img) ``` 其中，需要先导入Python中的Image库，即： ```python from PIL import Image ``` 希望我的回答对您有所帮助。
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图片格式转换

是一个图片格式转换的工具，很好用。大家可以下载试用哦。

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

这段代码实现了一个神经网络模型对输入的图片进行分割（Semantic ...最后，将归类后的结果进行缩放以符合原始图片的大小（h_ori和w_ori），并将其转换为 numpy 数组的形式，作为该方法的返回值（mask_np）。

# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。具体来说，它实现了以下步骤： 1. 读取原始图像和待盲水印的图像。 2. 对两个图像...

ori_spec = np.zeros((m, n))是什么意思

这行代码是在使用NumPy库创建一个大小为(m, n)的全零矩阵，并将其赋值给变量ori_spec。其中，np.zeros()是NumPy库中的方法，用于创建全零数组或矩阵。参数(m, n)表示矩阵的行数和列数。所以，这行代码的意思是创建一...

ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner')

接下来，代码通过 join() 函数将 refer_df 和 ori_df 进行连接，连接的方式是将 refer_df 的第一列与 ori_df 的第一列进行匹配，并返回匹配后的结果。具体来说，ori_df.set_index(ori_df.columns[0]) 的作用是将 ori...

修改代码，获取“绩效监测”表：ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path,data_only=True)#读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel.active#获取第一个sheet

ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path, data_only=True) # 读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel["绩效监测"] # 获取“绩效监测”表 这样就可以直接获取到“绩效监测”表了。

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

归一化后的数据存储在ori_data中。 接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。 然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random....

def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

函数的主要功能是读取 Excel 文件中的两个表格，将它们按照一个特定的列进行内连接，返回连接后的结果表格。如果读取 Excel 文件或者连接表格时出现错误，函数会返回 None。 其中，第一行的 def filter_data(in_...

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。 最后，pts_2d 和 pts_3d 分别保存...

scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data)

然后，使用transform()方法将ori_data数据进行归一化转换。这里的归一化是指将原始数据按比例缩放到指定的范围（默认是[0, 1]）。这样可以确保数据在相同的尺度范围内，有助于提高模型的性能和稳定性。 最终，归一...

用xlwings支持的方式规范改写这段代码：import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' if not os.path.exists(result_folder): os.makedirs(result_folder) app = xw.App(visible=False, add_book=False) ori_wb = app.books.open(ori_excel_path) ori_sheet = ori_wb.sheets[0] ori_sheet.calculate() # 计算公式 rows = ori_sheet.used_range.last_cell.row cols = ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets[0] for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet[c, 1].value: info[ori_sheet[c, 1].value] = ori_sheet[r, c].value print(info) mould_sheet.range('F1').value = info['日期'] mould_sheet.range('J1').value = info['凭证号'] mould_sheet.range('J3').value = info['主体\\姓名'] mould_sheet.range('J4').value = info['账户'] mould_sheet.range('J5').value = info['开户行'] mould_sheet.range('J7').value = info['支付金额'] mould_sheet.range('G9').value = info['预算文号'] mould_sheet.range('J10').value = info['款项用途'] result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info['文件名']}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

rows, cols = ori_sheet.used_range.last_cell.row, ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets...

规范代码：读取数据源表格 ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path) ori_sheet = ori_excel.active rows = ori_sheet.max_row cols = ori_sheet.max_column 加载公式解析器 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/CodeGPT-small-py") 遍历每一行 for r in range(2, rows + 1): info = {} # 定义一个字典用来存放数据 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

# 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)

这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段，使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节，可以查看代码的完整实现。

ori_fd = sys.argv[1] IndexError: list index out of range

这个错误意味着在使用sys.argv时，你没有提供足够的命令行参数。sys.argv是一个列表，其中包含了在命令行中传递给脚本的参数。索引为0的元素是脚本本身的名称，而其他索引对应于传递给脚本的参数。...

if isinstance(annotations[0], dict): annotations = [annotation['segmentation'] for annotation in annotations] image = self.ori_img image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) original_h = image.shape[0] original_w = image.shape[1] if sys.platform == "darwin": plt.switch_backend("TkAgg") plt.figure(figsize=(original_w / 100, original_h / 100)) # Add subplot with no margin. plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0)

接下来，将 self.ori_img 赋值给 image 变量，并使用 cv2.cvtColor() 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式。 然后，获取原始图像的高度和宽度，并保存在 original_h 和 original_w 变量中。 接下来，根据...

scaler = StandardScaler() scaler.fit(pc_data[feature]) data_ori_nor = scaler.transform(pc_data[feature])

This applies the standardization transformation to the data and returns the standardized data as a new dataframe called data_ori_nor. The standardized data is useful for machine learning algorithms...
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