img.anchor啥意思,如何使用?

时间: 2024-09-21 11:12:27 浏览: 51
`img.anchor` 是 `openpyxl.drawing.spreadsheet_image.SpreadsheetImage` 或 `openpyxl.drawing.image.Image` 类的一个属性或方法,它用于指定图片在单元格中的锚点。锚点决定了图片相对于其所在单元格的位置关系,常见的选项有 `'center'`、`'top_left'`、`'top_center'` 等。 当你设置了锚点,比如: ```python img.anchor = 'center' ``` 这会使图片居中于指定的单元格内。如果你想要将图片放在单元格左上角: ```python img.anchor = 'top_left' ``` 或者让图片紧贴单元格左侧边缘并位于顶部: ```python img.anchor = 'top_right' ``` 你需要先确保图片已经添加到了单元格 (`sheet.add_picture(img, cell_ref)`),然后才能设置 `anchor` 属性。 如果你没有明确设置 `anchor`,则默认可能是图片居中。不过强烈建议根据你的需求指定,因为这对于保持图片在单元格中的正确布局非常重要。
相关问题

for image in worksheet._images: # 输出图片的位置信息 # print(image.anchor._from.row) img = Image.open(image.ref).convert("RGB") img = np.array(img) # print(img.shape) if image.anchor._from.row + pics_id in pics.keys(): pics[image.anchor._from.row + pics_id].append(img) else: pics[image.anchor._from.row + pics_id] = [img] pics_i = image.anchor._from.row + pics_id + 1解释代码

这段代码是用来读取 Excel 文件中的图片的。首先,代码通过 `worksheet._images` 来获取所有图片的信息。接着,代码遍历每一个图片,并将其转换为 `RGB` 形式。然后,代码判断当前图片的位置信息是否在 `pics` 字典中,如果已经存在,就将当前图片加入到对应位置的列表中;如果不存在,就创建一个新的列表,并将当前图片加入其中。最后,代码将 `pics_i` 的值设置为当前图片的行号加上 `pics_id`,以便下一次循环时能够正确地读取下一个图片。

let point = new ol.geom.Point([item.lon, item.lat]); let feature = new ol.Feature(point); let style = new ol.style.Style({ image: new ol.style.Icon({ className: "my-icon", anchor: [0.5, 0.5], crossOrigin: "anonymous", // 图标缩放比例 scale: 0.8, rotation: item.type == 0 ? (item.heading * Math.PI) / 180 : 0, src: imgUrl, }), }); feature.setStyle(style); let info = { ...item, }; // 设置自定义的信息 feature.setProperties(info); this.circleLayer.getSource().addFeature(feature); 未显示阴影效果

可以尝试给样式对象 `style` 添加 `shadow` 属性,如下所示: ``` let style = new ol.style.Style({ image: new ol.style.Icon({ className: "my-icon", anchor: [0.5, 0.5], crossOrigin: "anonymous", scale: 0.8, rotation: item.type == 0 ? (item.heading * Math.PI) / 180 : 0, src: imgUrl, shadow: new ol.style.Icon({ src: "img/shadow.png", opacity: 0.5, scale: 0.8 }) }), }); ``` 其中,`shadow` 属性是一个 `ol.style.Icon` 对象,表示图标的阴影效果。在上面的示例中,我们设置了一个 `src` 属性为 `"img/shadow.png"` 的图标作为阴影,并设置了 `opacity` 和 `scale` 两个属性控制阴影的透明度和大小。你可以根据实际情况调整这些参数,使阴影效果更符合你的需求。
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import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

优化这段代码: @Override public void exportExcel120(CertfInfoOrderQueryVo vo, HttpServletResponse response) { try { // 根据id查询数据 Page<DasymesCertfInfoPojo> page = new Page<>(1, 10); IPage<DasymesCertfInfoPojo> iPage = infoMapper.openQuery(page, vo); List<DasymesCertfInfoPojo> dataList = iPage.getRecords(); if (dataList == null || dataList.size() == 0) return; // 获取下载模板 InputStream template = DasymesQltyMpCertfInfoModServiceImpl.class.getClassLoader().getResourceAsStream("交付120厂产品合格证.xlsx"); if (template == null) return; DasymesCertfInfoPojo info = dataList.get(0); // 获取静态数据 Map<String, String> staticSource = getStaticSource(info); // 获取动态数据 List<DynamicSource> dynamicSourceList = getDynamicSourceList(info.getAttachedList()); Map<ByteArrayOutputStream, XSSFClientAnchor> imgMap = new HashMap<>(); ByteArrayOutputStream userByteArrayOut = new ByteArrayOutputStream(); File file = new File("D:\hegezhengtupian\"+ UserCache.getThreadLocalUser().getUserRealName() +".png"); if (file.canRead()) { bufferImg = ImageIO.read(file); ImageIO.write(bufferImg, "png", userByteArrayOut); XSSFClientAnchor userAnchor = new XSSFClientAnchor(0, 0, 0, 0, 1, 13, 2, 14); userAnchor.setAnchorType(ClientAnchor.AnchorType.MOVE_AND_RESIZE); imgMap.put(userByteArrayOut, userAnchor); } Workbook workbook = ExcelTemplateUtil.buildByTemplate(template, staticSource, dynamicSourceList, imgMap); ExcelTemplateUtil.save(workbook, "交付120厂产品合格证", response); // ExcelTemplateUtil.save(workbook, "D:\工作\文档\template.xlsx"); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("导出失败,请联系管理员"); } } // 编辑动态数据 private List<DynamicSource> getDynamicSourceList(List<DasymesQltyMpCertfInfoItemMod> itemModList) { List<Map<String, String>> mapList = new ArrayList<>(); if (itemModList == null || itemModList.size() == 0) { Map<String, String> map = new HashMap<>(); map.put("no", null); map.put("name", null); map.put("portion", null); mapList.add(map); return DynamicSource.createList("detail", mapList); } for (int i = 1; i <= itemModList.size(); i++) { DasymesQltyMpCertfInfoItemMod item = itemModList.get(i - 1); Map<String, String> map = new HashMap<>(); map.put("no", i + ""); map.put("name", item.getItemName()); map.put("portion", item.getPortion()); mapList.add(map); } return DynamicSource.createList("detail", mapList); }

帮我在这段代码里加一个能够展示加密后视频流的代码:import cv2 from threading import * from socket import * from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 import hashlib # 导入程序所需要的标准库 def encrypt(text, key): key=b'84d9ee44e457ddef' cryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, b'0000000000000000') # 初始化加密器,使用 CBC 模式 ciphertext = cryptor.encrypt(pad(text, AES.block_size)) # 加密 return base64.b64encode(ciphertext) # 使用 base64 编码返回密文 flag = False # 设置程序结束的标志 ip = None # 定义IP变量 video = cv2.VideoCapture(0) # 调用本机的摄像头,获得视频流 def client(): # 定义客户端函数 global key global flag # 全局变量 global ip global video # 对 key 进行哈希处理,生成长度为 16 的加密密钥 key = b'84d9ee44e457ddef' addr = (ip, 6666) # IP和端口号 while True: _, img = video.read() # 读取视频流的内容,获得图像信息 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的,用flip来还原 s = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM) # 创建套接字,使用UDP通用协议 # 将获得到的图像信息,压缩成.jpg形式的图像数据 _, send_data = cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 使用加密函数 encrypt 对发送的数据进行加密 send_data = encrypt(send_data.tostring(), key) s.sendto(send_data, addr) # 发送信息到客户端 s.close() # 关闭网络 if cv2.waitKey(1) & flag == True: # 循环退出 cv2.destroyAllWindows() break def video_loop(): # 定义一个函数在UI上显示摄像头实时数据,即正在传输的视频 global videopippip success, img = video.read() # 从摄像头读取照片 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的,用flip来还原 if success: #如果成功读取,success=Ture cv2.waitKey(100) #等待100毫秒,确保图像显示在UI上的时间间隔 cv2image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA).astype('uint8') #将Im

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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块,该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核(Hypercores),这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中,"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位,用于存储和同步数据。接下来,我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻,此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中,可能指的是同时操作或存储多个超核数据集,这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核(Hypercores)的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构,它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位,在分布式系统中,多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集(Hypercore Set) 超核集是由多个超核组成的集合,可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed",用户可以管理多个这样的集合,实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集(Remote Supercore Set) 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集,它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地,实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制(Replication Mechanism) 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的,加入了元交换(meta-exchange)的概念,即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤,允许节点在同步数据时交换有关超核的信息,例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的,这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性,这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory(RAM)模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中,使用了 "random-access-memory"(RAM)模块,这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据,这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表(multifeed-master)可以推测,"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目,这意味着它可以在服务器端运行,执行后端任务,如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步,这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限,确保数据的一致性和完整性。 综上所述,"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案,它利用了超核技术来为多用户协作提供支持,并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写,易于集成到各种现代的Node.js应用中,并且能够处理大量数据,以支持大规模的协作和数据共享。