% 读取图片文件夹中的所有图片 img_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\Pending images/'; img_files = dir(fullfile(img_folder, '*.bmp')); for i = 1:length(img_files) % 读取图片 img = imread(fullfile(img_folder, img_files(i).name)); % 灰度化 gray_img = im2gray(img); % 阈值分割-亮度大于该值的设置为1（亮点）反之为0（暗点） threshold = 240; bw_img = gray_img > threshold; % 去除小的连通域-像素个数大于该值的会被计算标记反之不计算标记 bw_img = bwareaopen(bw_img, 750); % 填充连通域内部空洞 bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 存储序号和位置信息到结构体数组 markers(j).index = j; markers(j).position = [x, y]; end % 保存二值化图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存重心标记图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存重心坐标到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: (%.6g, %.6g)\n', markers(j).index, markers(j).position); end fclose(fid); end 添加代码需求，保存重心在世界坐标系下的坐标

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

在 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) 这行代码中，你已经指定了要打开的图片路径，不需要再使用 glob 模块获取文件夹下的所有图片路径了。另外，在 for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): ...

修改代码：import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for i,image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')

# images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir...

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

以下是修改后的代码，满足获取文件夹下所有文件夹的所有图片，更改图片的尺寸后生成文件夹，按照原始文件夹进行排布，文件名使用原始文件名的要求： python import os import cv2 # 定义函数，用于调整图片尺寸...

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup def create_image_folder(keyword): desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop") folder_path = os.path.join(desktop_path, keyword) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) return folder_path def download_images(keyword, folder_path): url = f"https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&word={keyword}" response = requests.get(url) response.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") image_tags = soup.find_all("img", class_="main_img img-hover") for i, image_tag in enumerate(image_tags): image_url = image_tag.get("data-imgurl") if image_url: response = requests.get(image_url) response.raise_for_status() image_path = os.path.join(folder_path, f"{i+1}.jpg") with open(image_path, "wb") as f: f.write(response.content) print(f"下载图片 {i+1}") # 获取用户输入的关键词 keyword = input("请输入关键词：") # 创建文件夹并下载图片 folder_path = create_image_folder(keyword) download_images(keyword, folder_path)

函数遍历所有的图片标签，并下载每个图片到指定的文件夹路径中。下载的图片按照顺序命名，例如"1.jpg"，"2.jpg"等。最后，脚本获取用户输入的关键词，并调用create_image_folder和download_images函数来创建...

def deal_threshold(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Imgaepil = Image.fromarray(gray) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 使用霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=70) sumang = 0 thresh = None if (lines is not None): for line in lines: anglep = line[0][1] * 180 / np.pi if (anglep > 90): anglep = 180 - anglep print(anglep) sumang = sumang + anglep angle = sumang / len(lines) thresh = Imgaepil.rotate(angle) return thresh def process_images(input_folder, output_folder): # 创建输出文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历输入文件夹中的图片 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png") or filename.endswith(".JPG"): # 读取图片 image_path = os.path.join(input_folder, filename) image = cv2.imread(image_path) # 处理图片 thresh = deal_threshold(image) # 保存处理后的图片 output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, thresh) print(f"Processed {filename}") # 指定输入文件夹和输出文件夹 input_folder = "img_out_binary" output_folder = "rotated_img" # 调用函数进行处理 process_images(input_folder, output_folder)，程序执行后提示 cv2.imwrite(output_path, thresh) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'，优化程序

2. 在 process_images 函数中，检查是否成功读取了图像并确保图像不为空。你可以尝试在读取图像之后添加一些条件语句，以确保图像加载成功。 3. 确保输出文件夹正确创建，并检查保存图像的路径是否正确。你可以...

我的意思是根文件夹下有六个文件夹，每个文件夹都有图片，使用cv2将图片尺寸更改后以原始文件名对新图片进行命名，按照原始文件夹的格式，将文件存放进去，根目录文件名改变，二级文件夹名字不变，这是要求，import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

此代码会遍历原始文件夹下的所有文件夹和图片，对每个图片进行尺寸更改并以原始文件名命名后存放到新文件夹中，新文件夹的命名方式与原始文件夹相同。最终会将根目录文件夹名字更改为新文件夹的名字。请根据实际情况...

检查下述代码并修改错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense import pandas as pd import numpy as np import cv2 import os 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 160, 3))) # (None, 80, 160, 3) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(62, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z(a-z)字母的类别数编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 验证码图片加载定义训练数据和标签的文件夹路径 train_data_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\train' train_labels_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data' 加载训练数据 train_data = [] train_labels = pd.read_csv(r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\traincodes.csv')['code'].values 遍历训练数据文件夹，读取每个图片并添加到训练数据列表 for filename in os.listdir(train_data_folder): img_path = os.path.join(train_data_folder, filename) img = cv2.imread(img_path) train_data.append(img) # 遍历训练标签文件夹，读取每个标签并添加到训练标签列表 for filename in os.listdir(train_labels_folder): label_path = os.path.join(train_labels_folder, filename) label = cv2.imread(label_path, 0) # 读取灰度图像 train_labels.append(label) 转换训练数据和标签为NumPy数组 train_data = np.array(train_data) train_labels = np.array(train_labels) 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) 保存模型 model.save('captcha_model.h5')

train_data_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\train' train_labels_folder = r'C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data' # 加载训练数据 train_data = [] train_labels = [] ...

修改代码：image_paths = ['E:/keti1/2023/xiangjibiaoding/image/1.jpg']为读取文件夹中全部照片

可以使用Python的os模块和glob模块来实现读取文件夹中全部照片的操作。修改后的代码如下所示： python import cv2 import os import glob # 获取照片文件夹路径 folder_path = 'E:/keti1/2023/xiangjibiaoding/...

ip_img_folder_cats = 'dog vs cat/dataset/test_set/cats' ip_img_files_cats = ['cat.4001.jpg','cat.4232.jpg','cat.4333.jpg','cat.4672.jpg','cat.4904.jpg', 'cat.5000.jpg'] category_predicted_cats = [category_predict(os.path.join(ip_img_folder_cats,img_file))for img_file in ip_img_files_cats]

这段代码的作用是读取指定文件夹中的猫的图片文件，并使用 category_predict 函数对每张图片进行分类预测，最终将预测结果存储在 category_predicted_cats 列表中。其中，ip_img_folder_cats 是猫图片文件夹的...

folder_path = "C:\\Users\Administrator\Desktop\\图片" for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(folder_path, filename) image = Image.open(image_path) # 在这里可以对图像进行处理 img = cv2.imread(filename)

folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\图片" for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(folder_path, ...

import os from PIL import Image # 定义一个函数，判断图片是否全黑 def is_black_image(filepath): img = Image.open(filepath) width, height = img.size for x in range(width): for y in range(height): pixel = img.getpixel((x,y)) if sum(pixel) != 0: return False return True # 遍历文件夹，判断并删除纯黑照片 def batch_delete_black_images(folder_path): for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has been deleted successfully.'.format(file_path)) # 调用函数批量删除 batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-5')

但是需要注意的是，你的文件夹路径中包含了文件名，应该将文件名从文件夹路径中分离出来，只保留文件夹路径。修改后的代码如下： python import os from PIL import Image # 定义一个函数，判断图片是否全黑 ...

# 指定文件夹并读取其中的数据 def read_data(folder, data_root="./work"): data = [] # 从train和valid文件夹分别读取有缺陷和无缺陷图像 if folder == 'train' or folder == 'valid': for label in ['defective', 'no_defective']: folder_name = os.path.join(data_root, folder, label) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): img = cv2.resize(cv2.imread(os.path.join(folder_name, file)), (224, 224)) # 令图像大小为224*224 data.append([img, 1 if label == 'defective' else 0]) # 有缺陷标注为1，无缺陷标注为0 if folder == 'train': # 对数据进行镜像处理以增加训练集数量 # 水平和垂直镜像 ############################################ img2 = img3 = data.append([img2, 1 if label == 'defective' else 0]) data.append([img3, 1 if label == 'defective' else 0]) # data.append([img4, 1 if label == 'defective' else 0]) ############################################ return data # 读取test文件夹全部数据 else: filepath = [] folder_name = os.path.join(data_root, folder) for file in tqdm(os.listdir(folder_name)): ################################################# ################################################# return data, filepath

这是一个 Python 函数 read_data，用于从指定文件夹中读取图像数据。其中： - folder 表示要读取的文件夹名称，可以是 train、valid 或 test。 - data_root 表示数据所在的根目录，默认为 "./work"。 - 对于 ...

def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) joblib.dump(clf, 'model.pkl' 请问这个原理是什么

1. read_images(folder)函数读取指定文件夹中的图像文件，并将它们和对应的标签保存到images和labels列表中。 2. extract_features(images)函数提取每个图像的特征向量，这里使用图像的灰度直方图作为特征...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/dc9cd0a3a572635fb27973627f514dfb.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(hist) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我优化代码，可以打印概率

images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程序时留下的。也是上传源码前的疏忽。您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片分别放在DOC PSD 文件夹中

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

# 基于ZooKeeper的分布式服务管理系统 ## 项目简介本项目是一个基于ZooKeeper的分布式服务管理系统，旨在通过ZooKeeper的协调服务功能，实现分布式环境下的服务注册、发现、配置管理以及分布式锁等功能。项目涵盖了从ZooKeeper的基本操作到实际应用场景的实现，如分布式锁、商品秒杀等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务注册与发现通过ZooKeeper实现服务的动态注册与发现，支持服务的动态上下线。 2. 分布式锁利用ZooKeeper的临时顺序节点特性，实现高效的分布式锁机制，避免传统锁机制中的“羊群效应”。 3. 统一配置管理通过ZooKeeper集中管理分布式系统的配置信息，实现配置的动态更新和实时同步。 4. 商品秒杀系统结合分布式锁和ZooKeeper的监听机制，实现高并发的商品秒杀功能，确保库存的一致性和操作的原子性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备

相关推荐

图片信息读取

img_rotate.rar_img.rotate_图像旋转 matlab

data_folder = 'C:/Users/23092/Desktop/data/'

修改代码：image_paths = ['E:/keti1/2023/xiangjibiaoding/image/1.jpg']为读取文件夹中全部照片

ip_img_folder_cats = 'dog vs cat/dataset/test_set/cats' ip_img_files_cats = ['cat.4001.jpg','cat.4232.jpg','cat.4333.jpg','cat.4672.jpg','cat.4904.jpg', 'cat.5000.jpg'] category_predicted_cats = [category_predict(os.path.join(ip_img_folder_cats,img_file))for img_file in ip_img_files_cats]

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

最新推荐

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

23python3项目.zip

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

管理建模和仿真的文件

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧