var arr_img = document.getElementsByClassName('img1'); for (var i = 0; i < arr_img.length; i++) { arr_img[i].onmouseover = function () { var bigimg = document.getElementById('bigimage'); console.log(bigimg); var p = this.src; console.log(p); bigimg.src = p.replace(".jpg", "_big.jpg"); } }讲解一下这串代码

这段代码的作用是给所有class为"img1"的图片添加鼠标移入事件，触发事件后将该图片的src属性值中的".jpg"替换成"_big.jpg"，并将替换后的新src值赋给id为"bigimage"的图片元素的src属性，从而实现了图片的放大效果。

具体来说，首先通过`document.getElementsByClassName('img1')`获取到class为"img1"的所有图片元素，然后通过循环遍历每个图片元素，为其添加onmouseover事件，即鼠标移入事件，当鼠标移入图片时，执行事件处理程序，获取到id为"bigimage"的图片元素，并将当前图片元素的src属性值中的".jpg"替换成"_big.jpg"，得到新的图片地址，并将其赋给id为"bigimage"的图片元素的src属性，从而实现了图片的放大效果。

相关问题

from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('red1.jpg') cmyk_img = img.convert('CMYK') m_channel = cmyk_img.split()[2] m_arr = np.array(m_channel) m_arr[m_arr < 30] = 0 m_arr[m_arr >= 30] = 255 white_channel = Image.fromarray(m_arr) cmyk_channels = cmyk_img.split() cmyk_channels[2] = white_channel result_cmyk = Image.merge('CMYK', cmyk_channels) result_cmyk.save('red4.jpg')报错TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

这个错误是因为`cmyk_img.split()`返回的是一个元组，元组是不可变的，无法直接替换其中的元素。你可以将它转换为列表，然后再进行修改。修改后的代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('red1.jpg')
cmyk_img = img.convert('CMYK')
m_channel = cmyk_img.split()[2]
m_arr = np.array(m_channel)
m_arr[m_arr < 30] = 0
m_arr[m_arr >= 30] = 255
white_channel = Image.fromarray(m_arr)
cmyk_channels = list(cmyk_img.split())  # 将元组转换为列表
cmyk_channels[2] = white_channel
result_cmyk = Image.merge('CMYK', cmyk_channels)
result_cmyk.save('red4.jpg')

这样就可以成功地将处理后的M通道替换原图像的M通道，并保存为red4.jpg。

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

是的，你是正确的。在这个数据生成器函数中，`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的，因为它只是输出张量的形状，而不是将它们返回给调用者。因此，你可以将这两行代码删除，如下所示：

def data_generator():
    for folder in os.listdir("D:/wjd"):
        for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
            file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
            for file_path in file_paths:
                img = Image.open(file_path)
                img = img.resize((224, 224))
                img_arr = np.array(img)
                img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
                img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
                yield img_tensor

这样修改后，这个函数将会生成一个张量序列，每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型，用于训练和测试。