label_img.config

时间: 2024-06-12 10:02:47 浏览: 138
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labelImg.zip

`label_img.config`通常是指LabelImg工具的一个配置文件，LabelImg是一个用于图像标注（Image Annotation）的开源Python工具，常用于创建或编辑用于机器学习和计算机视觉任务的数据集。在使用LabelImg时，`config`文件用来定义一些设置，比如图像路径、类别列表、输出格式等，这些设置有助于定制工具的行为以适应特定项目的需求。 一个典型的`label_img.config`可能包含以下内容： - `images_dir`：指定图像文件所在的目录。 - `anno_path`：标注后的文件保存路径，通常为XML或者YOLO格式。 - `classes`：定义用于标注的类别列表及其对应的标签。 - `line_color` 和 `circle_color`：选择线条和标注点的颜色。 - `show_bboxes`：是否在界面上显示bounding boxes（边界框）。 要创建或编辑这个文件，用户通常会手动配置或者从已有的模板中修改。如果你正在使用LabelImg并遇到具体的问题，比如如何添加新类别或配置路径，相关的相关问题可能包括： 1. 如何在LabelImg中添加新的类别到config？ 2. 如果找不到图片文件，应该如何在config中设置正确的`images_dir`？ 3. 如果我想更改输出标注文件的格式，如何在config中进行调整？
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img = img.resize((300, 300)) img = ImageTk.PhotoImage(img) img_label.config(image=img) img_label.image = img

这段代码的作用是将一个名为img的图像对象缩放为300x300像素大小，然后将其转换为一个Tkinter中的图像对象ImageTk.PhotoImage，并将其设置为图像标签img_label的图像。最后，将img_label的图像属性设置为新的图像...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在此基础上添加预测结果与实际结果对比判断是否预测正确的功能

img_label.config(image=img) img_label.image = img 其中，actual_label 表示待预测图片的实际标签，通过图片路径获取。compare_result 表示预测结果和实际结果的对比结果，如果相同则为“预测正确”，...

def get_loader(data_name, img_size=256, batch_size=8, split='test', is_train=False, dataset='CDDataset'): dataConfig = data_config.DataConfig().get_data_config(data_name) root_dir = dataConfig.root_dir label_transform = dataConfig.label_transform什么意思

这段代码定义了一个名为get_loader的函数，它的参数包括data_name（数据集名称）、img_size（图像大小）、batch_size（批处理大小）、split（数据集划分方式）、is_train（是否为训练集）和dataset（数据集类型）。...

class initface(): def __init__(self,master): self.master = master self.master.config(bg='white') self.initface = tk.Frame(self.master,) self.initface.pack() # 左边：按钮区域,创建一个容器 self.Pane_top = tk.PanedWindow(width=900, height=100, background="white") self.Pane_top.place(x=0, y=0) self.Pane_left = tk.PanedWindow(width=210, height=540, background="grey") self.Pane_left.place(x=0, y=94) self.Pane_right = tk.PanedWindow(width=690, height=540, background="white") self.Pane_right.place(x=210, y=94) self.bg_photo = tk.PhotoImage(file='manager.gif') img_label = tk.Label(self.Pane_top, image=self.bg_photo, width=900, height=120) img_label.place(x=0, y=0) img_label.pack() # 添加左边按钮 self.btn = tk.Button(self.Pane_top, text='退出', width=6, font=("华文黑体", 10, "bold"), command=self.change) self.btn.place(x=830, y=4) self.LabelFrame_operate = tk.LabelFrame(self.Pane_left, text="操作窗口", width=200, height=200) self.LabelFrame_operate.place(x=5, y=0) self.Button_add = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="添加学生", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.addstudent) self.Button_add.place(x=40, y=20) self.Button_update = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="加入学会", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.add_union) self.Button_update.place(x=40, y=80) self.Button_delete = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="删除学生", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.delete_student) self.Button_delete.place(x=40, y=140) self.LabelFrame_delete = tk.LabelFrame(self.Pane_left, text="学生删除窗口,输入需删除学生\n学号后请点击\n‘删除学生'按钮进行操作’", width=200, height=340) self.LabelFrame_delete.place(x=5,y=200) self.Label_delete_sno = tk.Label(self.LabelFrame_delete, text="学号:") self.Label_delete_sno.place(x=10, y=30) self.Entry_delete_sno = tk.Entry(self.LabelFrame_delete, width=8) self.Entry_delete_sno.place(x=45, y=30) # self.Label_delete_name = tk.Label(self.LabelFrame_delete, text="姓名:") # self.Label_delete_name.place(x=10, y=80) # self.Entry_delete_name = tk.Entry(self.LabelFrame_delete, width=8) # self.Entry_delete_name.place(x=45, y=80)

这是一个 Python 类的初始化方法，该类创建了一个图形用户界面（GUI）窗口。在这个窗口里，有一个顶部的按钮区域和一个左侧的操作窗口，以及一个右侧的空白区域。在左侧操作窗口中，有三个按钮，分别用于添加学生、...

为每条代码添加注释：import tkinter as tk class ChildWindow: def __init__(self, master): self.master = master self.current_image = 1 self.img1 = tk.PhotoImage(file='image1.gif') self.img2 = tk.PhotoImage(file='image2.gif') self.img_label = tk.Label(master, image=self.img1) self.img_label.pack() self.button = tk.Button(master, text='Switch', command=self.switch_image) self.button.pack() def switch_image(self): if self.current_image == 1: self.img_label.config(image=self.img2) self.current_image = 2 else: self.img_label.config(image=self.img1) self.current_image = 1 class MainWindow: def __init__(self, master): self.master = master self.button = tk.Button(master, text='Open Child Window', command=self.open_child_window) self.button.pack() def open_child_window(self): top = tk.Toplevel(self.master) child = ChildWindow(top) root = tk.Tk() app = MainWindow(root) root.mainloop()

self.img_label.config(image=self.img2) self.current_image = 2 # 如果当前显示的是img2，则切换到img1 else: self.img_label.config(image=self.img1) self.current_image = 1 # 定义一个MainWindow类 ...

import tkinter as tk from tkinter import messagebox, filedialog import pymysql from PIL import Image, ImageTk def clear(): en1.delete(0, 'end') en2.delete(0, 'end') def create_new_window(): new_window = tk.Toplevel(top) new_window.title('登录成功') new_window.geometry('200x150') label = tk.Label(new_window, text='恭喜您，登录成功！') label.pack() # 添加一个标签来显示图片 img_path = filedialog.askopenfilename(title='选择图片', filetypes=(('/3ec76bb35b3b32b2aaf27e8e343c1c88.jpg', '*.jpg'), ('/3ec76bb35b3b32b2aaf27e8e343c1c88.png', '*.png'))) if img_path: img = Image.open(img_path).resize((150, 150)) photo = ImageTk.PhotoImage(img) label_img = tk.Label(new_window, image=photo) label_img.photo = photo label_img.pack() def login(): username = en1.get() password = en2.get() db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', charset='utf8') cursor = db.cursor() cursor.execute("USE dl") sql = "SELECT * FROM users WHERE username='%s'" % username cursor.execute(sql) result = cursor.fetchone() if result is None: messagebox.showerror(title='登录失败', message='用户名错误，登录失败') else: if result[2] != password: messagebox.showerror(title='登录失败', message='密码错误，登录失败') else: create_new_window() db.close() top = tk.Tk() top.title('登录') top.geometry('300x180') # 添加一个菜单栏 menubar = tk.Menu(top) filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0) filemenu.add_command(label="打开", command=create_new_window) menubar.add_cascade(label="文件", menu=filemenu) top.config(menu=menubar) label1 = tk.Label(top, text='用户名：', width=6) label1.place(x=50, y=30) en1 = tk.Entry(top, width=20) en1.place(x=100, y=30) label2 = tk.Label(top, text='密码：', width=6) label2.place(x=50, y=60) en2 = tk.Entry(top, width=20, show='*') en2.place(x=100, y=60) bt1 = tk.Button(top, width=10, text='登录', command=login) bt1.place(x=50, y=100) bt2 = tk.Button(top, width=10, text='清除', command=clear) bt2.place(x=170, y=100) top.mainloop()当单击“打开”按钮时，在顶层窗口中显示图片“zsy.jpg

label_img = tk.Label(new_window, image=photo) label_img.photo = photo label_img.pack() 在这里，我们使用filedialog.askopenfilename()方法来打开文件对话框选择图片，然后使用PIL库中的Image模块打开...

Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "D:\Download\lib\tkinter\__init__.py", line 1921, in __call__ return self.func(*args) File "D:\study\作业\image\main.py", line 315, in <lambda> button4 = Button(root2, text='执行程序', relief=GROOVE, font=('微软雅黑', 14),command=lambda:mediumbutton(img))#执行程序按钮 File "D:\study\作业\image\main.py", line 305, in mediumbutton img_medium1 = merge(img) File "D:\study\作业\image\main.py", line 300, in merge label6.config(image=zhifangtu2,bg='#F0E68C').place(x=670,y=50) File "D:\Download\lib\tkinter\__init__.py", line 1675, in configure return self._configure('configure', cnf, kw) File "D:\Download\lib\tkinter\__init__.py", line 1665, in _configure self.tk.call(_flatten((self._w, cmd)) + self._options(cnf)) _tkinter.TclError: image "<module 'matplotlib.pyplot' from 'D:\\Download\\lib\\site-packages\\matplotlib\\pyplot.py'>" doesn't exist

这是一个 Tkinter 回调的异常，通常是由于某些参数设置错误导致的。具体地，这个异常发生在你调用 place 方法时，试图将一个 Matplotlib 绘图对象作为图像标签的背景，但是这个对象不是一个有效的 Tkinter 图像...

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label ...

解释以下这段代码：import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码主要是实现了一个包含两个子模型的神经网络，其中每个子模型都是由 ResNet18 构成的。此外，还定义了三个损失函数 phsical_loss、angle_loss 和 amp_loss，分别用于计算物理约束、角度约束和幅度约束。...

python gui写一段代码 读取路径中的演示文稿1_01(1).png、演示文稿1_02.png、演示文稿1_03.png，并且，当anss为0时，在axes3上展示演示文稿1_03.png，anss为1时，在axes3上展示演示文稿1_02.png

btn1 = tk.Button(root, text="展示演示文稿1_01(1).png", command=lambda: label.config(image=photo1)) btn1.pack(side="left") btn2 = tk.Button(root, text="展示演示文稿1_02.png", command=lambda: label....

python gui 帮我写一段代码，要求是，导入图片“演示文稿1_01(1).png”"演示文稿1_02.png","演示文稿1_03.png"，当anss输出为1时，在已创建的axes3上显示图片“演示文稿1_02.png”，当anss输出为0时，则在axes3上显示图片“演示文稿1_03.png”

label.config(image=img2) else: label.config(image=img3) # 显示图片 label.pack() axes3.pack() # 运行GUI应用程序 root.mainloop() 请注意，以上仅为示例代码，您需要根据实际情况进行修改。

import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk import qrcode import time # 创建Tkinter窗口 root = tk.Tk() # 创建一个标签，用于显示二维码 label = tk.Label(root) label.pack() def update_qrcode(i): # 生成新的二维码 qr = qrcode.QRCode( version=1, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(f"This is QR code {i}") qr.make(fit=True) img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将PIL图像转换为Tkinter可用的图像 tk_img = ImageTk.PhotoImage(img) # 更新标签的图像 label.config(image=tk_img) label.image = tk_img # 如果还没有生成所有的二维码，那么在1秒后再次更新 if i < 10: root.after(1000, update_qrcode, i+1) # 开始生成和显示二维码 update_qrcode(0) # 开始Tkinter事件循环 root.mainloop()

label.config(image=tk_img) label.image = tk_img 7. 如果还没有生成所有的二维码，那么在1秒后再次更新： python if i root.after(1000, update_qrcode, i+1) 8. 调用update_qrcode(0)...
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