from wordcloud import WordCloud wc = WordCloud( background_color='white', # 设置背景色 mode = 'RGBA', # 默认为“RGB” width = 2000, # 设置背景宽，默认为400像素 height = 1200, # 设置背景高，默认为200像素 max_font_size=300, # 最大字体 min_font_size=5, # 最小字体 font_path='songti.ttc', # 由于要显示中文，需要设置字体，否则会出现乱码 max_words = 200, # 最大词汇个数 colormap='Greens' # 指定词云色系，默认随机分配颜色 ) wc.generate(data_for_wordcloud) wc.to_file("meituan.png")改为plt.show()形式

wc2 = WordCloud(background_color='lightyellow',mode = 'RGBA',width = 300,height = 300,max_font_size=300,min_font_size=3,font_path='simkai.ttf',max_words = 200,colormap='Reds') wc2.generate(db48wc)出现这样错误怎么解决 AttributeError: 'TransposedFont' object has no attribute 'getbbox'

wc2 = WordCloud(background_color='lightyellow', mode='RGBA', width=300, height=300, max_font_size=300, min_font_size=3, font_path='simkai.ttf', max_words=200, colormap='Reds') db48wc = "这里放你的...

解决这段代码的错误 ##chinese from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 打开文本 text = pd.read_excel("huati.xlsx", encoding="utf-8").read() # 生成对象 wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color=None).generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() # 保存到文件 wc.to_file("bulletchinese.png")

wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color="white").generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() # ...

tkinter中怎么设置my_color = '#00000000'

在Tkinter中设置颜色可以使用十六进制表示法或者是预定义的颜色名称。要设置一个透明的颜色，可以使用RGBA...在这个例子中，我们使用了configure方法将背景颜色设置为my_color。你可以根据需要修改其他组件的颜色属性。

import matplotlib.pyplot as pit import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = open().read() text = " ".join(jieba.cut(text)) wc = WordCloud(font_path = "",width = 500,height = 300,mode="RGBA",backgroud_color=None).generate(text) plt.imshw(wc,interpolation="") plt.axis("") plt.show() wc.to_file("")

wc = WordCloud(font_path ="path/to/font.ttf", width = 500, height = 300, mode="RGBA", background_color=None).generate(text) # 使用WordCloud生成词云 plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") # 把词云...

WordCloud(font_path='C:\WINDOWS\Fonts\msyh.ttc',mask = bac,mode="RGBA",background_color="white").generate(text)

其中，font_path 参数指定了字体文件的路径，mask 参数指定了词云图的形状，mode 参数指定了输出图像的模式，background_color 参数指定了背景色。generate 方法生成词云图。其中，text 是一个字符串，包含了要生成...

def trainGenerator(batch_size,train_path,image_folder,mask_folder,aug_dict,image_color_mode = "grayscale", mask_color_mode = "grayscale",image_save_prefix = "image",mask_save_prefix = "mask", flag_multi_class = False,num_class = 2,save_to_dir = None,target_size = (256,256),seed = 1): ''' can generate image and mask at the same time use the same seed for image_datagen and mask_datagen to ensure the transformation for image and mask is the same if you want to visualize the results of generator, set save_to_dir = "your path" ''' image_datagen = ImageDataGenerator(aug_dict) mask_datagen = ImageDataGenerator(aug_dict) #image_datagen中flow函数接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据。flow_from_directory函数以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据 image_generator = image_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [image_folder], class_mode = None, color_mode = image_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = image_save_prefix, seed = seed) mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [mask_folder], class_mode = None, color_mode = mask_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = mask_save_prefix, seed = seed) train_generator = zip(image_generator, mask_generator) for (img,mask) in train_generator: img,mask = adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class) yield (img,mask)把这段代码中读取训练集img改成读取文件中的四张灰度图并合并为四通道图作为训练集

def trainGenerator(batch_size, train_path, img_folder, mask_folder, aug_dict, img_color_mode="rgba", mask_color_mode="grayscale", img_save_prefix="image", mask_save_prefix="mask", flag_multi_class=...

读取wordcloud.txt文件生成词云，要求图片分辨率为1000 × 700，生成图片存放路径和名称为 ../img_step1/grwordcloud.png 。另外，请用 font_path = font, color_func = colorfunc 设置WordCloud的字体参数与颜色参数。将图片按指定形状进行渲染，具体要求如下：背景颜色为白色，背景图片为pkq.png，如下图所示；

wc = WordCloud(font_path=font, width=1000, height=700, background_color='white', color_func=colorfunc) # 生成词云 wc.generate(text) # 将词云转换为数组 array = np.array(wc) # 创建新的空白图片，大小...

python wordcloud 怎么设置透明背景

wordcloud = WordCloud(background_color="rgba(255, 255, 255, 0)", mode="RGBA") # 生成词云 wordcloud.generate("你的文本") # 保存图片 wordcloud.to_file("图片名称.png") 其中，background_color=...

import os import numpy as np from PIL import Image from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量转换为 numpy 数组 features = np.array(features) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))，可以将降维算法替换成LLE算法吗，其它的都不变

img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np....

import PIL.Image as Image # 以第一个像素为准，相同色改为透明 def transparent_back(img): img = img.convert('RGBA') L, H = img.size color_0 = img.getpixel((0,0)) for h in range(H): for l in range(L): dot = (l,h) color_1 = img.getpixel(dot) if color_1 == color_0: color_1 = color_1[:-1] + (0,) img.putpixel(dot,color_1) return img if name == 'main': img=Image.open(r'I:\18Breakageratecalculation\SVM run\1\segment_1.png') img=transparent_back(img) img.save(r'I:\18Breakageratecalculation\SVM run\1\segment_12.png')批量将图片转化为透明图片

你的问题是如何批量将图片转化为透明图片。你可以使用以下代码实现： import os import PIL.Image as Image def transparent_back(img): img = img.convert('RGBA') L, H = img.size color_0 = img....

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import KMeans # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 kmeans = KMeans(n_clusters=None, max_iter=1000, n_init=50).fit(features) n_clusters = len(set(kmeans.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(kmeans.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))，可以将代码中的聚类方法换成 DBSCAN，其他保持不变

img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np....

差异过大用这个代码帮我实现上面所说到的标记颜色为rgba(32, 163, 191, 1)

你可以将代码中的 .auto_background_color2 和 .auto_border_top_color2 的背景颜色和边框颜色修改为 rgba(32, 163, 191, 1)，代码如下： html <div style="position: relative;"> <div style="position:...

Image.fromarray(arr, mode=None)中，假如要的是图像，mode应该是什么

如果将彩色图像转换为PIL image对象，则应指定mode为“RGB”或“RGBA”（如果图像具有alpha通道）。如果将灰度图像转换为PIL image对象，则应将mode设置为“L”。如果要将二进制图像转换为PIL image对象，则应将mode...

帮我在这段代码里加一个能够展示加密后视频流的代码：import cv2 from threading import * from socket import * from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 import hashlib # 导入程序所需要的标准库 def encrypt(text, key): key=b'84d9ee44e457ddef' cryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, b'0000000000000000') # 初始化加密器，使用 CBC 模式 ciphertext = cryptor.encrypt(pad(text, AES.block_size)) # 加密 return base64.b64encode(ciphertext) # 使用 base64 编码返回密文 flag = False # 设置程序结束的标志 ip = None # 定义IP变量 video = cv2.VideoCapture(0) # 调用本机的摄像头，获得视频流 def client(): # 定义客户端函数 global key global flag # 全局变量 global ip global video # 对 key 进行哈希处理，生成长度为 16 的加密密钥 key = b'84d9ee44e457ddef' addr = (ip, 6666) # IP和端口号 while True: _, img = video.read() # 读取视频流的内容，获得图像信息 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 s = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM) # 创建套接字，使用UDP通用协议 # 将获得到的图像信息，压缩成.jpg形式的图像数据 _, send_data = cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 使用加密函数 encrypt 对发送的数据进行加密 send_data = encrypt(send_data.tostring(), key) s.sendto(send_data, addr) # 发送信息到客户端 s.close() # 关闭网络 if cv2.waitKey(1) & flag == True: # 循环退出 cv2.destroyAllWindows() break def video_loop(): # 定义一个函数在UI上显示摄像头实时数据，即正在传输的视频 global videopippip success, img = video.read() # 从摄像头读取照片 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 if success: #如果成功读取，success=Ture cv2.waitKey(100) #等待100毫秒，确保图像显示在UI上的时间间隔 cv2image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA).astype('uint8') #将Im

age格式从OpenCV的BGR转换为RGBA格式，以便在UI上显示 image = Image.fromarray(cv2image) # 将图像数据转换为PIL Image格式 photo = ImageTk.PhotoImage(image) # 将PIL Image格式转换为Tkinter的PhotoImage格式 ...

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