使用androidstudio写一个xml页面,要求有以下字段:VID 编号 VISIT_DATE 来访时间 startWen 状态 yuanyou 类别-处理方式 VISIT_USER 来访者姓名 IDCARD 证件号码 VISIT_TEL 来访联系电话并且要使用LinearLayout布局

时间: 2024-03-29 10:34:43 浏览: 55
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ASIC-MP4V_VID_MPEG4_ASP.pdf

好的,以下是一个符合要求的xml页面代码: ```xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical" android:padding="16dp"> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="VID 编号"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="VISIT_DATE 来访时间"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="startWen 状态"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="yuanyou 类别-处理方式"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="VISIT_USER 来访者姓名"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="IDCARD 证件号码"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> <TextView android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="VISIT_TEL 来访联系电话"/> <EditText android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> </LinearLayout> ``` 这里使用了LinearLayout布局,并使用了多个TextView和EditText控件来展示和输入对应的字段。你可以根据实际需求进行更改和调整。
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import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')这些都是什么作用

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