# 绘制坐标点 for point in points: draw.point(point, fill='red')怎么加粗

时间: 2024-04-12 12:27:04 浏览: 15
在PIL库中,`draw.point()`函数绘制的是一个像素点,无法直接设置粗细。但是我们可以通过绘制一个矩形来代替绘制粗的点。以下是修改后的代码示例: ```python from PIL import Image, ImageDraw # 打开图片 image = Image.open('image.jpg') # 创建绘图对象 draw = ImageDraw.Draw(image) # 定义坐标点 points = [(100, 100), (200, 200), (300, 300)] # 绘制粗坐标点 point_size = 5 # 设置点的大小 for point in points: x, y = point draw.rectangle([(x - point_size, y - point_size), (x + point_size, y + point_size)], fill='red') # 保存修改后的图片 image.save('image_with_bold_points.jpg') ``` 在上述代码中,我们通过绘制一个矩形来代替绘制粗的点。通过设置矩形的左上角和右下角坐标,可以控制矩形的大小。在这个例子中,我们将点的大小设置为5(即矩形的宽和高都是5),并且填充颜色为红色。最后,使用`image.save()`函数保存修改后的图片。 请注意,您需要将代码中的`'image.jpg'`替换为您要操作的实际图片文件名,并确保该图片文件与代码文件在同一目录下。
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# 绘制地图 def draw(win, grid, rows, width): win.fill(WHITE) for row in grid: for node in row: node.draw(win) draw_grid(win, rows, width) pygame.display.update()

这段代码是用来在 Pygame 窗口中绘制迷宫地图的。它接收四个参数:窗口对象 win、一个二维列表 grid、网格的行数 rows 和网格的宽度 width。 首先,使用 Pygame 的 fill() 方法将整个窗口填充为白色,以清除之前绘制的内容。 然后,使用两个嵌套的 for 循环遍历二维列表 grid 中的每个节点对象,并调用每个节点的 draw() 方法来绘制节点。这里的节点指的是迷宫中的每一个格子,每个节点对象都有一个表示节点状态的属性,例如是否为起点、终点、障碍等。在节点的 draw() 方法中,会根据节点状态绘制不同的颜色和形状,以显示其状态。 接下来,调用另一个函数 draw_grid() 来绘制网格线,以便更好地显示迷宫的结构。 最后,使用 Pygame 的 display.update() 方法来更新窗口,将绘制的内容显示出来。

帮我解释这段代码 def clickCanvas(self, event): if self.__isGameStart: point = self.getInnerPoint(Point(event.x, event.y)) # 有效点击坐标 if point.isUserful() and not self.isEmptyInMap(point): if self.__isFirst: self.drawSelectedArea(point) self.__isFirst= False self.__formerPoint = point else: if self.__formerPoint.isEqual(point): self.__isFirst = True self.canvas.delete("rectRedOne") else: linkType = self.getLinkType(self.__formerPoint, point) if linkType['type'] != self.NONE_LINK: # TODO Animation self.ClearLinkedBlocks(self.__formerPoint, point) self.canvas.delete("rectRedOne") self.__isFirst = True if self.isGameEnd(): #通关成功 tk.messagebox.showinfo("You Win!", "Tip") self.__isGameStart = False else: self.__formerPoint = point self.canvas.delete("rectRedOne") self.drawSelectedArea(point)

这段代码是连连看游戏中的一个事件处理函数,当用户在游戏区域的画布上点击时,会触发这个函数。主要实现以下功能: 1. 判断游戏是否已经开始,如果已经开始则继续处理,否则不做任何操作; 2. 获取用户点击的坐标点,判断该点是否在游戏区域内,并且该点对应的方块是否已经被消除; 3. 如果是第一次点击,则绘制一个红色边框,记录下当前点击的坐标点,并将 isFirst 标记为 False; 4. 如果是第二次点击,则判断当前点击的坐标点是否与前一次点击的坐标点相同: a. 如果相同,则将 isFirst 标记为 True,并删除上一次绘制的红色边框; b. 如果不同,则判断前一次点击的坐标点和当前点击的坐标点是否可以连通,如果可以连通,则进行连通动画效果,并删除绘制的红色边框,将 isFirst 标记为 True; 5. 如果已经消除了所有方块,则游戏结束,弹出游戏通关成功的提示框,将 isGameStart 标记为 False。 具体的实现细节可以参考注释。总之,这段代码主要是为了处理游戏区域画布的点击事件,实现连连看游戏的核心逻辑。

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解释一下代码# coding:utf-8 import sys import pygame import random def do(): #创建黑棋 def black(x, y): a = 20 b = 20 c = 20 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() #创建白棋 def white(x, y): a = 170 b = 170 c = 170 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() pygame.init()#初始化 #创建窗口 screen = pygame.display.set_mode((615, 615)) pygame.display.set_caption('五子棋')#设置标题 screen.fill("#DD954F") a = pygame.Surface((603, 603), flags=pygame.HWSURFACE) a.fill(color='#121010') b = pygame.Surface((585, 585), flags=pygame.HWSURFACE) b.fill(color="#DD954F") c = pygame.Surface((579, 579), flags=pygame.HWSURFACE) c.fill(color='#121010') d = pygame.Surface((576, 576), flags=pygame.HWSURFACE) d.fill(color="#DD954F") e = pygame.Surface((31, 31), flags=pygame.HWSURFACE) e.fill(color="#DD954F") screen.blit(a, (6.5, 6.5)) screen.blit(b, (15, 15)) screen.blit(c, (18, 18)) #绘制棋盘 for j in range(18): for i in range(18): screen.blit(e, (20 + 32 * i, 20 + 32 * j)) alist = [] for j in range(19): alistone = [] for i in range(19): alistone.append(0) alist.append(alistone) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 115.5], 5) pygame.display.flip() wb = "black" font1 = pygame.font.SysFont('stxingkai', 70)

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

class GameBoard: def __init__(self, cell_width,margin,n,screen): self.n = n self.margin = margin self.cell_width = cell_width self.screen = screen self.screen.fill(Color.ORANGE) self.draw_board() self.draw_buttons() def draw_board(self): for i in range(self.n): pygame.draw.line(self.screen,Color.BLACK, (self. margin,self.margin + self.cell_width*i), (self.margin + (self.n-1)*self.cell_width,self.margin + self.cell_width*i), 2) for i in range(self.n): pygame.draw.line(self.screen, Color.BLACK, (self.margin + self.cell_width * i,self.margin), (self.margin + self.cell_width * i,self.margin + (self.n - 1) * self.cell_width), 2) def draw_buttons(self): pygame.draw.rect(self.screen, Color.BLACK, [self.margin + self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 5, 50, 100, 50], 1) font = pygame.font.SysFont('宋体',30) txt = font.render('QUIT',True, Color.BLACK) self.screen.blit(txt, (self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 45, 65)) pygame.draw.rect(self.screen, Color.BLACK, [self.margin + self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 5, 350, 100, 50], 1) font = pygame.font.SysFont('宋体', 30) txt = font.render('Restart', True, Color.BLACK) self.screen.blit(txt, (self.margin + self.cell_width * (self.n - 1) + 45, 365)) def draw_first_chess(self): x,y = 610,410 pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width // 2-2) def drawchess(self,row,col,color): x,y = col * self.cell_width +self.margin,row*self.cell_width + self.margin if color == 1: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2 - 1) else: pygame.draw.circle(self.screen, Color.WHITE, (x, y), self.cell_width // 2 - 1) def draw_now_chess(self,color): x,y = 500,1000 if color == 1: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2-2) else: pygame.draw.circle(self.screen,Color.BLACK,(x,y),self.cell_width//2-2) def draw_box(self,txt): pygame.draw.rect(self.screen,Color.RED, [150,175,400,100],1) font = pygame.font.SysFont('宋体', 80) txt_obj = font.render(txt, True, Color.RED) self.screen.blit(txt_obj, (200, 200))

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE,轮廓系数,方差比率准则,DBI几个指标分析

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