flipped_image = original_image.transpose(Image.transpose.FLIP_LEFT_RIGHT) AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'transpose'

时间: 2024-03-22 08:36:16 浏览: 125
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基于 QT 开发的 FLIPPED v1.1.0 一款简易且漂亮的的跨平台截图贴图软件

根据提供的引用内容，你遇到了一个错误：AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'transpose'。这个错误是因为PIL库中的Image模块没有名为'transpose'的属性。要解决这个问题，你可以使用PIL库中的transpose方法来实现图像的翻转操作。下面是一个示例代码来演示如何翻转图像[^1]： ```python from PIL import Image original_image = Image.open('example-image.png') flipped_image = original_image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) flipped_image.show() ``` 这段代码首先使用Image.open方法打开原始图像，然后使用transpose方法将图像水平翻转，最后使用show方法显示翻转后的图像。
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class Card(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,wg,pos,l): super().__init__() self.screen=wg.screen self.screen_rect=wg.screen.get_rect() self.settings=wg.settings self.formal_image=Formal_Img(l) self.image_front=f'images/card{random.randint(1,5)}.png' self.image_back=Player_Img(self.formal_image) self.image=self.image_front self.rect=self.image.get_rect() self.rect.center=pos self.is_flipped=False def flip(self): self.is_flipped=not self.is_flipped if self.is_flipped: self.image=self.image_back else: self.image=self.image_front

这是一个使用 Pygame 编写的 Card 类的构造函数和 flip() 方法。其中，Card 类继承了 Pygame 的 Sprite 类，并包含以下属性和方法： 属性： - screen：表示游戏窗口的 surface 对象。 - screen_rect：表示游戏窗口...

def reflect_images(self,frames): new_frames = [] for frame in frames: flipped_frame = pygame.transform.flip(frame,True,False) new_frames.append(flipped_frame) return new_frames def create_grass_particles(self,pos,groups): animation_frames = choice(self.frames['leaf']) ParticleEffect(pos,animation_frames,groups) def create_particles(self,animation_type,pos,groups): animation_frames = self.frames[animation_type] ParticleEffect(pos,animation_frames,groups) class ParticleEffect(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,pos,animation_frames,groups): super().__init__(groups) self.sprite_type = 'magic' self.frame_index = 0 self.animation_speed = 0.15 self.frames = animation_frames self.image = self.frames[self.frame_index] self.rect = self.image.get_rect(center = pos) def animate(self): self.frame_index += self.animation_speed if self.frame_index >= len(self.frames): self.kill() else: self.image = self.frames[int(self.frame_index)] def update(self): self.animate()

这段代码是关于粒子效果的。其中，reflect_images函数是翻转图片的，用于制作粒子效果；create_grass_particles和create_particles函数是用来创建粒子效果的；ParticleEffect类则是粒子效果的实现，其中包含...

import pygame import sys class Card(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self, image1, image2, pos): super().__init__() self.image1 = image1 self.image2 = image2 self.image = self.image1 self.rect = self.image.get_rect() self.rect.center = pos self.is_flipped = False def flip(self): self.is_flipped = not self.is_flipped if self.is_flipped: self.image = self.image2 else: self.image = self.image1 def update(self): pass pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((800, 600)) pygame.display.set_caption("Card Game") images = [] for i in range(1, 11): image1 = pygame.image.load(f"card{i}.png") image2 = pygame.image.load(f"card{i}_back.png") images.append((image1, image2)) cards = pygame.sprite.Group() for i in range(10): card = Card(images[i][0], images[i][1], ((i % 5) * 150 + 75, (i // 5) * 150 + 75)) cards.add(card) clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: for card in cards: if card.rect.collidepoint(event.pos): card.flip() screen.fill((255, 255, 255)) cards.update() cards.draw(screen) pygame.display.update() clock.tick(60)

Card 类还定义了 flip() 方法用于翻牌，并在 update() 方法中保留了空实现。 接下来程序初始化 Pygame，创建一个窗口，加载 10 张卡牌图片，并将它们添加到一个 Pygame 精灵组中。程序进入主循环，监听 Pygame 事件...

class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def init(self): super().init() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlpsi # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)你可以给我详细讲解一下这个模块吗，一个语句一个语句的来讲解

xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() 这里定义了一个空列表new_features_list和一个翻转了xyz张量维度的张量xyz_flipped。 if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块，而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块，而这是PointnetSAModuleMSG类的父类的代码：class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlps[i](new_features) # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)；运行时程序报错提示我在调用SA_modules时传递的三个参数，现在看来应该是多出了参数channel_out，我该怎么修改代码才能让SA_modules顺利接受三个参数并正常运行

根据你提供的代码，SA_modules中包含了两个子模块：PointnetSAModuleMSG和SelfAttention。其中，PointnetSAModuleMSG的定义中没有channel_out参数，而SelfAttention的定义中需要channel_out参数。...

import cv2 img = cv2.imread('D:/Download/windows_v1.6.0/img/99.jpg') # 垂直翻转 flipped_img1 = cv2.flip(img, 0) # 水平翻转 flipped_img2 = cv2.flip(img, 1) # 显示结果图像 cv2.imshow('xx', img) cv2.imshow('Image1', flipped_img1) cv2.imshow('Image1', flipped_img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

flipped_img1 = cv2.flip(img, 0) 使用cv2.flip()函数对读取到的图像进行垂直翻转，第二个参数为0表示垂直翻转，为1表示水平翻转。 4. 进行水平翻转 python flipped_img2 = cv2.flip(img, 1) 使用cv2....

Create a function pixel_flip(lst, orig_lst, budget, results, i=0) that uses recursion to generate all possible new unique images from the input orig_lst, following these rules: • The input lst is the current list being processed. Initially, this will be the same as orig_lst which is the original flattened image. • The input budget represents the number of pixels that can still be flipped. When the budget reaches 0, no more pixels can be flipped. • The input results is a list of resulting flattened images with flipped pixels. Initially, this will be an empty list. • The input i represents the index of the pixel being processed, by default set to 0, which is used to drive the recursive function towards its base case (i.e., initially starting from i=0). At termination of the function, the argument results should contain all possibilities of the input orig_lst by only flipping pixels from 0 to 1 under both the budget and the adjacency constraints. fill code at #TODO def pixel_flip(lst: list[int], orig_lst: list[int], budget: int, results: list, i: int = 0) -> None: """ Uses recursion to generate all possibilities of flipped arrays where a pixel was a 0 and there was an adjacent pixel with the value of 1. :param lst: 1D list of integers representing a flattened image . :param orig_lst: 1D list of integers representing the original flattened image. :param budget: Integer representing the number of pixels that can be flipped . :param results: List of 1D lists of integers representing all possibilities of flipped arrays， initially empty. :param i: Integer representing the index of the pixel in question. :return: None. """ #TODO def check_adjacent_for_one(flat_image: list[int], flat_pixel: int) -> bool: """ Checks if a pixel has an adjacent pixel with the value of 1. :param flat_image: 1D list of integers representing a flattened image . :param flat_pixel: Integer representing the index of the pixel in question. :return: Boolean. """ #TODO

:param budget: Integer representing the number of pixels that can be flipped. :param results: List of 1D lists of integers representing all possibilities of flipped arrays， initially empty. :param...

AttributeError: 'pascal_voc' object has no attribute 'append_flipped_images'

AttributeError: 'pascal_voc' object has no attribute 'append_flipped_images' 是一个错误提示，意味着在名为'pascal_voc'的对象中没有名为'append_flipped_images'的属性。 这个错误通常发生在尝试访问一个不...

image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

This code will flip an image horizontally (left to right) using the PIL (Python Imaging Library) module. The resulting image will be a new image object that is a mirror image of the original image. ...

if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None

这是一个Python的代码块，主要是在使用PointNet++网络时，对输入点云进行下采样操作。具体来说，如果输入点云数量较多，会先通过PointNet2...如果npoint参数为None，则不进行下采样操作，直接使用原始的点云数据。

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method我想将以上模块输出的张量的shape在模块尾部打印出来方便检查，你可以提供详细的代码吗？

xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() new_xyz = None if self.npoint is not None: fps_idx = pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) # (B, npoint) new_xyz = point...

brightness_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.2, beta=10) # 增加亮度

cv2.imwrite(save_path + '/flipped.jpg', flipped_image) cv2.imwrite(save_path + '/rotated.jpg', rotated_image) cv2.imwrite(save_path + '/scaled.jpg', scaled_image) cv2.imwrite(save_path + '/...

// peak location is acutally index for sharpest location of raw signal since we flipped the signal maxim_find_peaks( an_dx_peak_locs, &n_npks, an_dx, BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE, n_th1, 18, 4);//peak_height, peak_distance, max_num_peaks n_peak_interval_sum =0; if (n_npks>=3){ for (k=1; k<n_npks; k++) n_peak_interval_sum += (an_dx_peak_locs[k]-an_dx_peak_locs[k -1]); n_peak_interval_sum=n_peak_interval_sum/(n_npks-1); *pn_heart_rate=(int32_t)(6000/n_peak_interval_sum);// beats per minutes //(int32_t)(sample_rate * 60/n_peak_interval_sum); *pch_hr_valid = 1; } else { *pn_heart_rate = -999; *pch_hr_valid = 0; } for ( k=0 ; k<n_npks ;k++) an_ir_valley_locs[k]=an_dx_peak_locs[k]+HAMMING_SIZE/2;

这段代码是一个心率检测算法的一部分。首先，通过调用maxim_find_peaks函数，使用一些参数（峰值高度、峰值间距、最大峰值数量等）来寻找信号中的峰值位置，并将结果存储在an_dx_peak_locs数组中。...

Create a function pixel_flip(lst, orig_lst, budget, results, i=0) that uses recursion to generate all possible new unique images from the input orig_lst, following these rules: • The input lst is the current list being processed. Initially, this will be the same as orig_lst which is the original flattened image. • The input budget represents the number of pixels that can still be flipped. When the budget reaches 0, no more pixels can be flipped. • The input results is a list of resulting flattened images with flipped pixels. Initially, this will be an empty list. • The input i represents the index of the pixel being processed, by default set to 0, which is used to drive the recursive function towards its base case (i.e., initially starting from i=0). At termination of the function, the argument results should contain all possibilities of the input orig_lst by only flipping pixels from 0 to 1 under both the budget and the adjacency constraints. fill code at #TODO def pixel_flip(lst: list[int], orig_lst: list[int], budget: int, results: list, i: int = 0) -> None: """ Uses recursion to generate all possibilities of flipped arrays where a pixel was a 0 and there was an adjacent pixel with the value of 1. :param lst: 1D list of integers representing a flattened image . :param orig_lst: 1D list of integers representing the original flattened image. :param budget: Integer representing the number of pixels that can be flipped . :param results: List of 1D lists of integers representing all possibilities of flipped arrays， initially empty. :param i: Integer representing the index of the pixel in question. :return: None. """ #TODO

:param budget: Integer representing the number of pixels that can be flipped. :param results: List of 1D lists of integers representing all possibilities of flipped arrays, initially empty. :param ...
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