fname, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '../QT5/', 'Image files(*.jpg *.gif *.png*.bmp)')

时间: 2024-01-24 17:04:53 浏览: 58
这段代码是在 PyQt5 中打开文件对话框,让用户选择一个图片文件。具体来说,它使用了 QFileDialog 类的 getOpenFileName 方法,该方法会弹出一个对话框,让用户选择一个文件。第一个参数是父窗口,第二个参数是对话框标题,第三个参数是默认打开的目录,第四个参数是文件类型过滤器,限制用户只能选择指定的文件类型。在本例中,文件类型过滤器限制为图片文件。选择好文件后,函数会返回文件名和文件类型的元组,而我们只需要文件名,因此使用了一个下划线来占位。
相关问题

fname, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择PDF文件', './', 'Image files(*.PDF *.pdf)')什么意思

这是一行 Python 代码,作用是打开一个用于选择 PDF 文件的对话框,并返回用户选择的文件名和文件类型。 具体解释如下: - `QFileDialog` 是 PyQt5 中的一个类,用于创建对话框以选择文件或目录。 - `getOpenFileName` 是 `QFileDialog` 中的一个静态方法,用于创建打开文件对话框并返回用户选择的文件名和文件类型。 - `self` 是一个对象的引用,表示当前对象。 - `'选择PDF文件'` 是打开对话框时的标题。 - `'./'` 是打开对话框时的初始文件夹路径。 - `'Image files(*.PDF *.pdf)'` 是文件类型过滤器,只有符合该过滤器的文件才会显示在对话框中。 代码中使用了一个特殊的语法 `_`,这是 Python 中的一个惯例,表示一个不需要使用的变量,可以将其赋值给 `_` 这个变量名。在这个例子中,该语法用于忽略 getOpenFileName 方法返回的第二个参数,即文件类型。

from moviepy.editor import VideoFileClip from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QApplication import sys import os import subprocess def choose_file(): fname = QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Open file', 'E:\Picture\MIUI',"Video files (*.mp4 *.avi)") return fname[0] def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname).subclip(t_start=1, t_end=2).resize(0.5) clip.write_gif("movie.gif", fps=60) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) if __name__ == '__main__': main() 题号效率

你这段代码的效率还可以进一步优化。当前的代码中,你首先将原视频剪辑为一个 1-2 秒的片段,再将其缩小为原先的一半,最终导出为 GIF。这个过程中,可能会涉及到多次视频解码、编码等操作,效率较低。 你可以尝试使用 `subclip()` 方法的 `duration` 参数,直接指定剪辑的时长,避免多次解码,代码示例如下: ```python def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname) duration = min(2, clip.duration) clip = clip.subclip(t_start=1, t_end=1+duration).resize(0.5) clip.write_gif("movie.gif", fps=60) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) ``` 这样,你只需要解码一次视频,就可以完成剪辑和缩放的操作了,效率会更高。另外,你在重命名 GIF 文件时,将文件名写成了 `"new.gif"`,这里应该改为 `"movie.gif"`,以与之前的代码保持一致。
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介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

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