PictureFormat pictureFormat = img.PictureFormat;报错

时间: 2024-01-19 14:05:15 浏览: 152
非常抱歉,之前的回答有误。在 Aspose.Words 库中,要获取图片的 PictureFormat 对象,您需要使用 `Shape` 对象的 `DrawingObject` 属性。以下是修正后的示例代码: ```csharp using Aspose.Words; using Aspose.Words.Drawing; // 加载文档 Document doc = new Document("YourDocumentPath.docx"); // 获取文档中的所有图片 NodeCollection shapes = doc.GetChildNodes(NodeType.Shape, true); foreach (Shape shape in shapes) { // 检查是否为图片类型 if (shape.HasImage) { // 获取图片的 DrawingObject 对象 DrawingObject drawingObject = shape.DrawingObject; // 检查是否为图片类型 if (drawingObject is ShapeImage) { ShapeImage shapeImage = (ShapeImage)drawingObject; // 获取图片的 PictureFormat 对象 PictureFormat pictureFormat = shapeImage.PictureFormat; // 设置图片的高度和宽度 pictureFormat.Height = 200; pictureFormat.Width = 300; } } } // 保存文档 doc.Save("OutputDocumentPath.docx"); ``` 请将 "YourDocumentPath.docx" 替换为您要操作的 Word 文档路径。在示例代码中,我们首先获取文档中的所有 `Shape` 对象,然后检查每个 `Shape` 是否为图片类型。如果是图片类型,我们获取其 `DrawingObject` 对象,并转换为 `ShapeImage` 类型。然后,我们可以通过 `ShapeImage` 对象的 `PictureFormat` 属性来设置图片的高度和宽度。 再次对之前的错误回答表示歉意,希望这次的回答能帮到您。

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for (img1_file, img2_file) in tqdm(img_pairs): img1 = np.array(imread(img1_file)) img2 = np.array(imread(img2_file)) if args.arch == 'StrainNet_l' and img1.ndim == 3: img1 = img1[:,:,1] img2 = img2[:,:,1] img1 = img1/255 img2 = img2/255 if img1.ndim == 2: img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_f': img1 = torch.cat([img1,img1,img1],1) img2 = torch.cat([img2,img2,img2],1) input_var = torch.cat([img1,img2],1) elif img1.ndim == 3: img1 = np.transpose(img1, (2, 0, 1)) img2 = np.transpose(img2, (2, 0, 1)) img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() input_var = torch.cat([img1, img2]).unsqueeze(0) # compute output input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

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