解析这段代码IMAGE_FILEPATH ="002.jpg" img = mpimg.imread(IMAGE_FILEPATH) plt.imshow(img) plt.show()
时间: 2023-05-23 09:01:46 浏览: 83
这段代码首先定义了一个变量 IMAGE_FILEPATH,赋值为字符串 "002.jpg",然后使用 matplotlib.pyplot 库的 mpimg.imread() 函数读取该路径所对应的图片文件,并将图片数据存储到变量 img 中。最后使用 plt.imshow() 函数显示 img 变量所存储的图片,并使用 plt.show() 函数展示图片。
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import cv2 from skimage.io import imsave import glob # 有助于文件的遍历 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] # 添加中文字体为简黑 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import os # In[2]:图像处理 # (1)获取指定文件夹的图像文件名列表 str1 = '01ImagesIN/' str2 = '01ImagesOUT/' img_list = glob.glob(str1 + '*.png') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpg') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpeg') # (2)遍历文件名列表的每个文件 for i, img_path in enumerate(img_list): # A.以灰度模式读取原始图像、可视化 # cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图片,这个是默认参数,可以直接写1。 # cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图片,可以直接写0。 # cv2.IMREAD_UNCHANGED:包括alpha,可以直接写-1 print('%d----'%(i+1), img_path) (filepath,tempfilename) = os.path.split(img_path) (Myfilename,extension) = os.path.splitext(tempfilename) # 分离文件名的后缀 # ===后面会使用分离出的文件名Myfilename,生成其它的文件名 imgIn = cv2.imread(img_path) plt.figure(figsize = (10,10)) plt.imshow(imgIn) plt.title('输入图像--'+ Myfilename, size = 20) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() # 将该图像转存为至其它位置,文件名是在Myfilename基础上产生的 imsave(str2+ Myfilename +'_out.jpeg',imgIn )的详解
这段代码主要是导入了OpenCV和scikit-image库中的一些函数和模块,以便在Python程序中使用它们。
其中,import cv2语句用于导入OpenCV库,该库是一个广泛应用的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理、分析和机器学习功能。
从skimage.io模块中导入了imsave函数,该函数用于保存图像。glob模块则用于匹配文件路径,可以帮助程序自动批量处理多个文件。
修改 # 导入jieba模块,用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib,用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount,用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词,cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数,参数分别表示:画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')
好的,以下是对代码的修改建议:
1. 为了避免在生成词云时出现中文乱码的问题,可以使用中文字体,建议将字体路径单独定义为一个变量,方便后续的修改和维护。
2. 此处使用的背景图需要保证存在于当前工作目录下,否则会出现文件不存在的错误。建议使用绝对路径或者相对路径来指定背景图的路径,以避免路径错误。
3. 为了使词云图更加美观,可以调整一些参数,比如调整最大字体大小、调整背景颜色等。
4. 为了让词云图更加准确地反映出评论的关键词,建议在分词前先去除一些无意义的词,比如“电影”、“一个”、“没有”等。
5. 可以将生成词云图的代码封装为一个函数,方便后续的调用和使用。
下面是修改后的代码示例:
```python
import os
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
def generate_word_cloud(filepath, bg_path, stopwords, font_path):
comments = set()
try:
with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8') as f:
rows = f.readlines()
for row in rows:
comment = row.split(',')[2].strip()
if comment != '':
comments.add(comment)
except FileNotFoundError:
print('文件不存在')
return
except Exception as e:
print('文件读取失败:', e)
return
words = " ".join(jieba.cut(str(comments), cut_all=False))
stopwords = set(stopwords)
wc = WordCloud(
width=1024,
height=768,
background_color='white',
mask=plt.imread(bg_path),
font_path=font_path,
stopwords=stopwords,
max_font_size=200,
random_state=50
)
wc.generate_from_text(words)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
wc.to_file('词云图.jpg')
if __name__ == '__main__':
filepath = 'comments.txt'
bg_path = os.path.join(os.getcwd(), 'xin.jpg')
font_path = os.path.join(os.getcwd(), 'simhei.ttf')
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.update([
"电影", "一个", "没有", "什么", "有点", "这部", "这个", "不是", "真的",
"感觉", "觉得", "还是", "但是", "就是"
])
generate_word_cloud(filepath, bg_path, stopwords, font_path)
```
希望这次修改可以满足您的需求。
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