elif trainTypes=='Surf': for info in picHomemadeSurfCategories(homemade_labels,picPath,modelPath): self.showInfo(info)
时间: 2024-01-28 14:03:41 浏览: 28
这段代码是一个 Python 语言的条件语句片段。它包含两个部分,通过一个 if-else 语句分隔。
第一部分是:
```python
elif trainTypes == 'Surf':
```
这是一个条件语句,它检查变量 trainTypes 是否等于字符串 'Surf'。如果是,那么执行下一个代码块(可能是一个 for 循环语句或其他操作)。如果不是,那么跳过这个代码块,继续执行下一个语句(可能是另一个 if-else 语句或其他操作)。
第二部分是:
```python
for info in picHomemadeSurfCategories(homemade_labels, picPath, modelPath):
self.showInfo(info)
```
这是一个 for 循环语句,它遍历一个叫做 picHomemadeSurfCategories 的函数返回的结果列表。这个函数的参数包括 homemade_labels(一个标签列表)、picPath(图片路径)和 modelPath(模型路径)。在循环的每一次迭代中,info 变量会被赋值为 picHomemadeSurfCategories 函数返回的下一个元素。
在循环体中,代码调用了一个名为 showInfo 的函数,并将 info 变量作为参数传递给这个函数。这个函数可能用于显示信息或者日志记录等操作。在循环结束后,程序会继续执行下一条语句。
相关问题
self.showInfo(info) elif trainTypes=='Surf':
这段代码是一个 Python 语言的条件语句片段。它包含两个部分,通过一个 if-else 语句分隔。
第一部分是:
```python
self.showInfo(info)
```
这是一个函数调用语句,可能位于一个类的方法中。它传递一个名为 info 的参数给 showInfo 函数。
第二部分是:
```python
elif trainTypes == 'Surf':
```
这是一个条件语句,它检查变量 trainTypes 是否等于字符串 'Surf'。如果是,那么执行下一个代码块(可能是一个函数调用语句或其他操作)。如果不是,那么跳过这个代码块,继续执行下一个语句(可能是另一个 if-else 语句或其他操作)。
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))
请注意,代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images 函数中的 self.preprocess_image(image_path) 需要修改为 self.preprocess_images([image_path])。修改后的代码如下:
```
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_images([image_path])
output = self.model(image[0])
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))
```
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