pycharm清空图像代码

在PyCharm中，清空图像代码的方法取决于你使用的是哪个库来绘制图像。以下是一些常见库的清空图像代码：

1. Matplotlib：使用`plt.clf()`函数清空当前图像：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.clf()

2. OpenCV：使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口：

   import cv2
   cv2.destroyAllWindows()

3. Pygame：使用`pygame.display.set_mode()`函数重新设置屏幕大小来清空图像：

   import pygame
   screen = pygame.display.set_mode((width, height))

其中`width`和`height`是屏幕的宽度和高度。

相关问题

pycharm摄像头手势画图代码

以下是使用PyCharm编写的基于摄像头手势画图的代码，需要安装OpenCV和numpy库：

import cv2
import numpy as np

# 定义一些全局变量
last_x, last_y = None, None
drawing = False
mode = True  # True表示绘制矩形，False表示绘制曲线
ix, iy = -1, -1

# 定义回调函数，用于鼠标事件的处理
def draw(event, x, y, flags, param):
    global last_x, last_y, drawing, mode, ix, iy

    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # 鼠标左键按下时，开始绘制
        drawing = True
        last_x, last_y = x, y

    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing:
            if mode:
                # 绘制矩形
                cv2.rectangle(img, (last_x, last_y), (x, y), (0, 255, 0), -1)
            else:
                # 绘制曲线
                cv2.line(img, (last_x, last_y), (x, y), (0, 0, 255), 5)
            last_x, last_y = x, y

    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        # 鼠标左键松开时，停止绘制
        drawing = False
        if mode:
            cv2.rectangle(img, (last_x, last_y), (x, y), (0, 255, 0), -1)
        else:
            cv2.line(img, (last_x, last_y), (x, y), (0, 0, 255), 5)

    elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
        # 鼠标右键按下时，清空画布
        img.fill(0)

    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
        # 鼠标左键双击时，切换绘制模式
        mode = not mode
        if mode:
            print("绘制矩形模式")
        else:
            print("绘制曲线模式")


cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建一个黑色背景的窗口
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 绑定窗口和回调函数
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.flip(frame, 1)  # 左右翻转图像，使得左右手能够自然对应
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 设定蓝色的阈值
    lower_blue = np.array([90, 50, 50])
    upper_blue = np.array([130, 255, 255])

    # 根据阈值构建掩模
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # 对原图像和掩模进行位运算
    res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    # 将掩模转换为灰度图像，并进行二值化处理
    gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 查找轮廓，并绘制最大的轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(contours) > 0:
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        cv2.drawContours(frame, [max_contour], 0, (0, 255, 0), 2)

        # 获取最大轮廓的外接矩形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

        # 如果手势区域面积大于一定值，就认为手势有效
        if w * h > 10000:
            # 在黑色背景窗口上绘制图形
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), -1)

    # 将黑色背景窗口和摄像头图像进行融合
    dst = cv2.addWeighted(frame, 0.7, img, 0.3, 0)

    # 显示图像
    cv2.imshow('image', dst)

    # 按下ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行程序后，可以在摄像头画面上进行手势绘图，按下鼠标左键开始绘制，按下鼠标右键清空画布，双击鼠标左键切换绘制模式（矩形或曲线）。程序还可以识别手势区域，只有手势区域面积大于一定值时才会绘制图形。

pycharm用pytorch和transformers做cifar10图像分类任务训练和测试最后画出曲线图并保存模型

好的，我会尽我所能回答你的问题。

首先，你需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。可以使用以下命令在终端或 Anaconda Prompt 中安装它们：

pip install torch
pip install transformers

接下来，你需要准备 CIFAR-10 数据集。可以使用 PyTorch 提供的 torchvision 库来下载和处理数据集。以下是一个示例代码片段：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 下载和加载 CIFAR-10 数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，你需要定义模型和损失函数。可以使用 PyTorch 提供的模块和函数来定义它们。以下是一个示例代码片段：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

然后，你需要编写训练和测试代码。以下是一个示例代码片段：

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 多次循环数据集

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入数据
        inputs, labels = data

        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 统计损失值
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 批次打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        # 获取输入数据
        images, labels = data

        # 前向传播
        outputs = net(images)

        # 预测结果
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

        # 统计正确率
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

最后，你需要绘制训练曲线并保存模型。可以使用 Matplotlib 库来绘制曲线，使用 PyTorch 提供的 save 函数来保存模型。以下是一个示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练曲线
plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(test_losses, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

# 保存模型
PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

这就是使用 PyTorch 和 Transformers 库进行 CIFAR-10 图像分类任务训练和测试的基本流程。希望能对你有所帮助！