解释 def display(self, points, lines, locs, result: np.ndarray): if points == -1: QtWidgets.QMessageBox.warning(self, 'warning', f'口罩检测失败，图中未发现口罩，请更换图片后重试！', buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok) self.clear() else: show_result = QtGui.QImage(result.data, result.shape[1], result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(show_result)) info_txt = f'是否有瑕疵：{"否" if points + lines == 0 else "是"}。瑕疵点数：{points}，瑕疵线数：{lines}，瑕疵总数：{points + lines}\n' + \ '瑕疵中心点坐标：' + '，'.join([f'({x}, {y})' for x, y in locs]) + '。' self.label_6.setText(info_txt) self.running = False self.draw_thread = None

这是一个方法，称为 `display()`，用于在界面上显示瑕疵检测的结果。这个方法接受四个参数：

- `points`：瑕疵点的数量，如果值为-1，则表示口罩检测失败。
- `lines`：瑕疵线的数量。
- `locs`：瑕疵中心点的坐标。
- `result`：检测结果的图像数据，通常是一个 NumPy 数组。

方法中使用了条件语句来判断口罩检测是否成功。如果 `points` 的值为-1，就会弹出一个警告对话框，提示用户图中未发现口罩，请更换图片后重试。然后调用 `clear()` 方法清空界面上的控件。

如果口罩检测成功，则通过 `QtGui.QImage()` 将图像数据转换为 QImage 对象，然后使用 `setPixmap()` 方法将 QImage 对象转换为 QPixmap 对象，并将其设置为 `label_2` 标签控件的图像。这样就在界面上显示了检测结果的图像。

接下来使用字符串格式化语法创建一个字符串 `info_txt`，用于显示瑕疵检测的详细信息。最后，通过 `setText()` 方法将 `info_txt` 的值设置为 `label_6` 标签控件的文本内容，以在界面上显示瑕疵检测的详细信息。

最后，将 `running` 属性设置为 `False`，表示程序已停止运行。将 `draw_thread` 属性设置为 `None`，表示当前没有线程在运行。

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解释 def display(self, points, lines, locs, result: np.ndarray): if points == -1: QtWidgets.QMessageBox.warning(self, 'warning', f'口罩检测失败，图中未发现口罩，请更换图片后重试！', buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok) self.clear()

这是一个 Python 的类方法，命名为 `display`。该方法接受四个参数：

- `points`：点的坐标，类型为整数，如果值为 `-1`，则表示未检测到口罩。
- `lines`：线的坐标，类型为整数。
- `locs`：检测到口罩的区域坐标，类型为整数。
- `result`：口罩检测的结果，类型为 Numpy 数组。

在 `display` 方法中，如果 `points` 的值为 `-1`，则弹出一个警告对话框，提示检测失败，并清空当前的图像。其中警告对话框的标题为 `'warning'`，内容为 `'口罩检测失败，图中未发现口罩，请更换图片后重试！'`。如果 `points` 不为 `-1`，则不会弹出警告对话框，而是显示口罩检测结果的图像。

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

可以使用以下代码在函数中添加x轴和y轴标签：

def draw_stats(self, vals):
    self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    self.ax1.plot(vals)
    self.ax1.set_xlim(self.xlim)
    locs = self.ax1.get_xticks()
    locs[0] = self.xlim[0]
    locs[-1] = self.xlim[1]
    self.ax1.set_xticks(locs)
    self.ax1.use_sticky_edges = False
    self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')
    self.ax1.set_xlabel('Time')
    self.ax1.set_ylabel('Clients Ratio')
    plt.savefig('output.png', dpi=300)

在上面的代码中，我们使用set_xlabel()和set_ylabel()函数分别添加x轴和y轴标签。这将在保存为PNG文件之前在图表中显示标签。