'''配置文件''' import os '''屏幕大小''' SCREENSIZE = (600, 150) '''FPS''' FPS = 60 '''音频素材路径''' AUDIO_PATHS = { 'die': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/audios/die.wav'), 'jump': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/audios/jump.wav'), 'point': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/audios/point.wav') } '''图片素材路径''' IMAGE_PATHS = { 'cacti': [ os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/cacti-big.png'), os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/cacti-small.png') ], 'cloud': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/cloud.png'), 'dino': [ os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/dino.png'), os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/dino_ducking.png') ], 'gameover': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/gameover.png'), 'ground': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/ground.png'), 'numbers': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/numbers.png'), 'ptera': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/ptera.png'), 'replay': os.path.join(os.getcwd(), 'resources/images/replay.png') } '''背景颜色''' BACKGROUND_COLOR = (235, 235, 235) BLACK = (0, 0, 0) WHITE = (255, 255, 255)

时间: 2023-09-20 12:07:19 浏览: 46
这是一个 Python 配置文件,定义了一些游戏素材的路径、屏幕大小、FPS、音频素材路径、图片素材路径、背景颜色等。其中,AUDIO_PATHS 定义了游戏中的三个音频素材的路径,IMAGE_PATHS 定义了游戏中各种图片素材的路径。背景颜色定义了游戏中的背景颜色,BLACK 和 WHITE 定义了黑色和白色的 RGB 值。
相关问题

path_list = os.listdir(self.img_paths)报错:'str' object has no attribute 'img_paths'

这个错误通常是因为你在字符串对象上尝试访问 `img_paths` 属性,但是该属性并不存在。这个错误可能是由于以下原因之一引起的: 1. 在使用字符串对象之前,你可能需要先将其转换为一个包含 `img_paths` 属性的对象。 2. 检查你的代码,确保在使用字符串对象之前,你已经正确地初始化了 `img_paths` 属性。 3. 确认 `self` 是你预期的对象。如果不是,你需要查找并修复你的代码中的问题。 你需要检查你的代码,找出在哪里使用了字符串对象,并确保其应该具有 `img_paths` 属性。如果它确实应该具有该属性,那么你需要检查你的代码,确保在使用该对象之前,你已经正确地初始化了 `img_paths` 属性。

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

这段代码定义了一个名为`PairDataset`的类,该类继承自`BaseDataset`。该类用于处理配对数据集,其中包含两个文件夹A和B,分别存储了配对数据的两个部分。 在`initialize`方法中,首先将传入的参数`opt`保存在实例变量`self.opt`中。然后,使用`os.path.join`方法将数据根目录`opt.dataroot`与阶段名称`opt.phase`和后缀A或B连接起来,得到文件夹A和B的路径。 接下来,使用`make_dataset`函数获取文件夹A和B中的文件路径,并分别保存在`self.A_paths`和`self.B_paths`中。 为了保证数据的有序性,使用`sorted`函数对文件路径进行排序。 最后,通过获取`self.A_paths`和`self.B_paths`的长度,得到文件夹A和B中的数据数量,并分别保存在`self.A_size`和`self.B_size`中。

相关推荐

import cfg import sys import random import pygame from 期末作业.小恐龙跑酷.modules import GameStartInterface, Scoreboard, Dinosaur, Ground, Cloud, Cactus, Ptera, \ GameEndInterface '''main''' def main(highest_score): # 游戏初始化 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE) pygame.display.set_caption('恐怖龙跑酷') # 导入所有声音文件 sounds = {} for key, value in cfg.AUDIO_PATHS.items (): sounds[key] = pygame.mixer.Sound(value) # 游戏开始界面 GameStartInterface(screen, sounds, cfg) # 确定一些游戏中必须的元素和变化 score = 0 score_board = Scoreboard(cfg.IMAGE_PATHS[' numbers'], position=(534, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR) highest_score = highest_score highest_score_board = 记分牌(cfg.IMAGE_PATHS['numbers'], position=(435, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR, is_highest=True) dino = Dinosaur(cfg.IMAGE_PATHS['dino']) ground = Ground(cfg.IMAGE_PATHS['ground'], position=(0, cfg.SCREENSIZE[1])) 云精灵组= pygame.sprite .Group() cactus_sprites_group = pygame.sprite.Group() ptera_sprites_group = pygame.sprite.Group() add_obstacle_timer = 0 score_timer = 0 # 游戏主跟随环 clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event .get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE or event.key == pygame.K_UP: dino.jump(sounds) elif event.key == pygame.K_DOWN: dino.duck() elif event.type == pygame.KEYUP and event.key == pygame.K_DOWN: dino.unduck() screen.fill(cfg.BACKGROUND_COLOR) # --随机添加云 if len(cloud_sprites_group) < 5 and random.randrange(0, 300) == 10: cloud_sprites_group.add(Cloud(cfg.IMAGE_PATHS['cloud'], position=( cfg.SCREENSIZE[0], random.randrange(30, 75)))) # --随机添加仙人掌/飞龙 add_obstacle_timer += 1 if add_obstacle_timer > random.randrange(50, 150): add_obstacle_timer = 0 random_value = random.randrange(0, 10) 如果 random_value >= 5 且 random_value <= 7: cactus_sprites_group.add(Cactus(cfg.IMAGE_PATHS['cacti']))否则:position_ys = [cfg.SCREENSIZE[1] * 0.82,cfg.SCREENSIZE[1] * 0.75,cfg.SCREENSIZE[1] * 0.60,cfg.SCREENSIZE[1] * 0。20] ptera_sprites_group.add(Ptera(cfg.IMAGE_PATHS['ptera'], position=(600, random.choice(position_ys)))) # --更新游戏元素 dino.update() ground.update() cloud_sprites_group.update () cactus_sprites_group.update() ptera_sprites_group.update() score_timer += 1 如果score_timer > (cfg.FPS // 12): score_timer = 0 score += 1 score = min(score, 99999) 如果score > highest_score: highest_score = score if score % 100 == 0: sounds['point'].play() if score % 1000 == 0: ground.speed -= 1 对于 cloud_sprites_group 中的项目:item.speed -= 1 对于 cactus_sprites_group 中的项目:item .speed -= 1 for item in ptera_sprites_group: item.speed -= 1 # --撞击检测 for item in cactus_sprites_group: if pygame.sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) for item in ptera_sprites_group: if pygame .sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) # --将游戏元素画到屏幕上 dino.draw(screen) ground.draw(screen) cloud_sprites_group.draw(screen) cactus_sprites_group.draw(screen) ptera_sprites_group.draw(screen) score_board.set(score) highest_score_board.set(highest_score) score_board.draw(screen) highest_score_board.draw(screen) # --更新屏幕 pygame.display.update() clock.tick(cfg.FPS) # --游戏是否结束 if dino.is_dead:break # 游戏结束界面 return GameEndInterface(screen, cfg), highest_score '''run''' ifname == ' main ': highest_score = 0 while True: flag, highest_score = main(highest_score) if not flag: break运行注解代码

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

最新推荐

recommend-type

yolov5-face-landmarks-opencv

yolov5检测人脸和关键点,只依赖opencv库就可以运行,程序包含C++和Python两个版本的。 本套程序根据https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 里提供的训练模型.pt文件。转换成onnx文件, 然后使用opencv读取onnx文件做前向推理,onnx文件从百度云盘下载,下载 链接:https://pan.baidu.com/s/14qvEOB90CcVJwVC5jNcu3A 提取码:duwc 下载完成后,onnx文件存放目录里,C++版本的主程序是main_yolo.cpp,Python版本的主程序是main.py 。此外,还有一个main_export_onnx.py文件,它是读取pytorch训练模型.pt文件生成onnx文件的。 如果你想重新生成onnx文件,不能直接在该目录下运行的,你需要把文件拷贝到https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 的主目录里运行,就可以生成onnx文件。
recommend-type

setuptools-0.6c8-py2.5.egg

文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望