worksheet.add_image

`worksheet.add_image` 是一个函数，用于将图像插入到 Excel 工作表中。它的语法如下：

worksheet.add_image(row, col, filename, options)

其中，`row` 和 `col` 分别是图像左上角所在的行和列，`filename` 是图像文件的路径，`options` 是一个字典，用于设置图像的选项，例如缩放比例、旋转角度等。示例代码如下：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

# 创建工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 插入图像
img = Image('image.jpg')
ws.add_image(img, 'B2')

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

在这个示例中，我们将 `image.jpg` 图像插入到了 `B2` 单元格中。

相关问题

以下代码不用io模块的替代方案是什么？import xlsxwriter # 创建一个新的 Excel 文件并添加一个工作表 workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() # 设置单元格的宽度和高度 worksheet.set_column('A:A', 30) worksheet.set_row(1, 150) # 定义要插入的图片路径 image_path = 'example.jpg' # 获取图片的宽度和高度 with open(image_path, 'rb') as f: image_data = f.read() image_width, image_height = PIL.Image.open(io.BytesIO(image_data)).size # 插入图片并保持原始宽高比 worksheet.insert_image('A2', image_path, {'x_scale': 1, 'y_scale': 1, 'image_data': image_data, 'object_position': 1}) # 关闭 Excel 文件 workbook.close()

可以使用 `Pillow` 库中的 `Image` 类来获取图片的尺寸信息，而无需使用 `io` 模块：

import xlsxwriter
from PIL import Image

# 创建一个新的 Excel 文件并添加一个工作表
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 设置单元格的宽度和高度
worksheet.set_column('A:A', 30)
worksheet.set_row(1, 150)

# 定义要插入的图片路径
image_path = 'example.jpg'

# 获取图片的宽度和高度
with open(image_path, 'rb') as f:
    image_data = f.read()
    image_width, image_height = Image.open(image_path).size

# 插入图片并保持原始宽高比
worksheet.insert_image('A2', image_path, {'x_scale': 1, 'y_scale': 1, 'image_data': image_data, 'object_position': 1})

# 关闭 Excel 文件
workbook.close()

这里使用 `Pillow` 库中的 `Image` 类的 `open()` 方法打开图片文件 `image_path`，并使用 `size` 属性获取图片的宽度和高度信息。由于 `insert_image()` 方法需要传入图片的二进制数据，因此在插入图片时仍需要读取一次图片的二进制数据。

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

在代码中，我注意到了几个错误：

1. 在导入`input_data`和`model`模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。
2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。
3. 在`evaluate_images`函数中，`tf.train.Coordinator()`和`tf.train.start_queue_runners()`函数之间缺少了一个空行。
4. 在调用`evaluate_one_image`函数时，传递的参数应该是`(image_array, index)`而不是`(image_array, index)`。

以下是修改后的代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
    worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
    with tf.Graph().as_default():
        BATCH_SIZE = 1
        N_CLASSES = 4
        image = tf.cast(image_array, tf.float32) 
        image = tf.image.per_image_standardization(image)
        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
        logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
        logit = tf.nn.softmax(logit)
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
        logs_train_dir = 'log/'
        saver = tf.train.Saver()
        with tf.Session() as sess:
            print("从指定路径中加载模型...")
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
                print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step)
            else:
                print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！')
            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
            max_index = np.argmax(prediction)
    workbook.close() 

def evaluate_images(test_img):
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for index, img in enumerate(test_img):
        image = Image.open(img)
        image = image.resize([208, 208])
        image_array = np.array(image)
        tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

请注意，我只修复了我在代码中发现的错误，并没有对其他部分进行修改。如果还有其他错误或问题，请提供更多信息，以便我能够更好地帮助你。