def save(): # 获取当前显示的图片 img = l1.image if img is None: return # 弹出一个对话框,让用户选择保存文件的位置和文件名 filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.jpg') if filename: # 保存图片 img.imwrite(filename,img)代码优化

时间: 2024-03-23 09:38:45 浏览: 11
在你的代码中,存在几个问题: 1. `img`对象没有`imwrite`方法,应该使用`Image`对象的`save`方法来保存图片。 2. 在使用`asksaveasfilename`方法时,应该指定文件类型的过滤器,否则用户可以选择保存任何类型的文件。 3. 代码中的缩进存在问题,需要进行修改。 下面是一个经过优化的代码示例: ``` python from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk def save(): # 获取当前显示的图片 img = l1.image if img is None: return # 弹出一个对话框,让用户选择保存文件的位置和文件名 filetypes = [('JPEG', '*.jpg'), ('PNG', '*.png')] filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.jpg', filetypes=filetypes) if filename: # 保存图片 img.save(filename) ``` 在上面的代码中,我们使用`PIL`库中的`Image`对象的`save`方法来保存图片,同时在使用`asksaveasfilename`方法时,指定了文件类型的过滤器,这样就可以限制用户只能选择保存指定类型的文件了。同时,我们还对代码中的缩进进行了修正,让代码更加规范易读。

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# coding=utf-8 #加载化学库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import AllChem import pandas as pd import os import csv # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('dataSetB.csv') # 提取 rxn_smiles 列 # 获取每一列的数据 smiles_mapping_namerxn = data['rxnSmiles_Mapping_NameRxn'] smiles_mapping_indigotk = data['rxnSmiles_Mapping_IndigoTK'] smiles_indigoautomapperknime = data['rxnSmiles_IndigoAutoMapperKNIME'] # 创建目录 os.makedirs('D:/1/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/2/', exist_ok=True) os.makedirs('D:/3/', exist_ok=True) # 遍历每个 rxn_smiles 字符串并打印 #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_namerxn): # print(smi) # rxn = chem.allchem.reactionfromsmarts(smi) # if rxn is not none: # # 绘制反应结构 # img = draw.reactiontoimage(rxn) # img.show() # img.save(f'd:/1/reaction_{i}.png') # else: # #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("failed to parse rxn_smiles.", smi) #for i, smi in enumerate(smiles_mapping_indigotk): # print(smi) # rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) # if rxn is not None: # 绘制反应结构 # img = Draw.ReactionToImage(rxn) # img.save(f'D:/2/reaction_{i}.png') # else: # 当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 # print("Failed to parse rxn_smiles.", smi) def new_func(smi): rxn = Chem.AllChem.ReactionFromSmarts(smi) return rxn #for i, smi in enumerate(smiles_indigoautomapperknime): # print(smi) # rxn = new_func(smi) # if rxn is not None: with open('your_file.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) rows = list(reader) for row in rows[42154:]: # 绘制反应结构 img = Draw.ReactionToImage(rxn) img.save(f'D:/3/reaction_{i}.png') lines=lines+1 else: #当无法解析rxn_smiles时,使用print语句打印出相应的消息,并将无法解析的smi值作为附加信息一起打印。 print("Failed to parse rxn_smiles.", smi)什么地方错了。、

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 将处理后的图像数据转换为Image对象,并按照要求大小进行resize操作 img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img /= 255 # 像素值归一化 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果:{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop() 给这段代码添加使用cv2的均值滤波对彩色图片进行降噪的功能

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