做一个数组在 data 中，用来存放图片列表
时间: 2024-03-06 17:51:18 浏览: 65
好的，我们可以使用 JavaScript 中的数组来存放图片列表。具体操作如下：
1. 在 HTML 文件中引入一个 JavaScript 文件，用于存储图片列表的数组。
```html
<html>
<head>
<script src="images.js"></script>
</head>
<body>
<!-- 图片将在此处显示 -->
</body>
</html>
```
2. 在 JavaScript 文件中，定义一个数组，用来存放图片列表。
```javascript
var images = [
"image1.jpg",
"image2.jpg",
"image3.jpg"
];
```
3. 使用 JavaScript 动态创建 `<img>` 标签，并将图片列表中的每个元素作为 `src` 属性的值。
```javascript
var body = document.getElementsByTagName("body")[0];
for (var i = 0; i < images.length; i++) {
var img = document.createElement("img");
img.src = images[i];
body.appendChild(img);
}
```
这样，就可以在 HTML 文件中以数组的形式显示图片列表了。注意，这里的图片路径需要根据实际情况进行修改。
相关问题
import os import cv2 #import sys #from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels(path): facesSamples=[] ids=[] imagePaths=[] for f in os.listdir(): result=os.path.join(path,f) imagePaths.append(result) face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: #读取列表imgesPath的每一张图片 img =cv2.imread(imagePath) #将读取的图片灰度化处理 PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) #将图像转换为数组 img_numpy=np.array(PIL_img) #检测人脸并返回人脸信息 faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) #获取每张图片的id os. path. split方法将路径和名称切割开 id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) print(os.path.split(imagePath)) #遍历人脸信息获取x轴坐标y轴坐标w宽度h高度 for x,y,w,h in faces: #获取人脸部分数据在转换后数组内的值，将其存放到图片数据列 facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) #再将id加到对应图片数据的列表ids中 ids.append(id) #输出所有图片的id #print(ids) #返回图片数据列表以及对应id列表 return facesSamples,ids if __name__=='__main__': #图片路径 path='.data/' #获取图像数组和id标签数组 faces,ids=getImageAndLabels(path) recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')帮我改正错误
在代码中，有几个错误需要进行改正：
1. `import os import cv2` 这行代码应该改为 `import os, cv2`，两个模块需要用逗号隔开。
2. `for f in os.listdir():` 这行代码中缺少参数，应该改为 `for f in os.listdir(path):`，需要传入要遍历的目录路径。
3. `PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY)` 这行代码中 `COL0R_BGR2GRAY`应该改为 `COLOR_BGR2GRAY`，拼写错误。
4. `print(os.path.split(imagePath))` 这行代码中，`split`方法应该改为`splitext`，以获取文件扩展名。
修改后的代码如下：
```
import os, cv2
import numpy as np
def getImageAndLabels(path):
facesSamples=[]
ids=[]
imagePaths=[]
for f in os.listdir(path):
result=os.path.join(path,f)
imagePaths.append(result)
face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml')
for imagePath in imagePaths:
img =cv2.imread(imagePath)
PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_numpy=np.array(PIL_img)
faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy)
id=int(os.path.splitext(os.path.split(imagePath)[1])[0])
for x,y,w,h in faces:
facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
ids.append(id)
return facesSamples,ids
if __name__=='__main__':
path='.data/'
faces,ids=getImageAndLabels(path)
recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(faces,np.array(ids))
recognizer.write('trainer/trainer.yml')
```
import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层，参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出（输出10种类别，softmax实现分类的概率分布） tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组，他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()
这段代码是一个人脸识别的模型，使用了 TensorFlow 和 OpenCV 库。首先通过 getImgeAndLabels 函数获取训练数据集，然后使用 train_test_split 函数将数据集分成训练集和测试集。接着使用 Sequential 模型定义了一个神经网络模型，包含了一个输入层、一个全连接层和一个输出层，其中激活函数采用了 relu 和 softmax。使用 compile 函数对模型进行编译，指定了优化器、损失函数和评价指标。然后使用 fit 函数对模型进行训练，使用 evaluate 函数对模型进行测试。最后使用预测函数 predict 进行预测并输出结果。
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在IT行业，虚拟串口技术是模拟物理串行端口的一种软件解决方案。虚拟串口允许在不使用实体串口硬件的情况下，通过计算机上的软件来模拟串行端口，实现数据的发送和接收。这对于使用基于串行通信的旧硬件设备或者在系统中需要更多串口而硬件资源有限的情况特别有用。
虚拟串口软件的作用机制是创建一个虚拟设备，在操作系统中表现得如同实际存在的硬件串口一样。这样，用户可以通过虚拟串口与其它应用程序交互，就像使用物理串口一样。虚拟串口软件通常用于以下场景：
1. 对于使用老式串行接口设备的用户来说，若计算机上没有相应的硬件串口，可以借助虚拟串口软件来与这些设备进行通信。
2. 在开发和测试中，开发者可能需要模拟多个串口，以便在没有真实硬件串口的情况下进行软件调试。
3. 在虚拟机环境中，实体串口可能不可用或难以配置，虚拟串口则可以提供一个无缝的串行通信途径。
4. 通过虚拟串口软件，可以在计算机网络中实现串口设备的远程访问，允许用户通过局域网或互联网进行数据交换。
虚拟串口软件一般包含以下几个关键功能：
- 创建虚拟串口对，用户可以指定任意数量的虚拟串口，每个虚拟串口都有自己的参数设置，比如波特率、数据位、停止位和校验位等。
- 捕获和记录串口通信数据，这对于故障诊断和数据记录非常有用。
- 实现虚拟串口之间的数据转发，允许将数据从一个虚拟串口发送到另一个虚拟串口或者实际的物理串口，反之亦然。
- 集成到操作系统中，许多虚拟串口软件能被集成到操作系统的设备管理器中，提供与物理串口相同的用户体验。
关于标题中提到的“无毒附说明”，这是指虚拟串口软件不含有恶意软件，不含有病毒、木马等可能对用户计算机安全造成威胁的代码。说明文档通常会详细介绍软件的安装、配置和使用方法，确保用户可以安全且正确地操作。
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总结来说，虚拟串口软件为计算机系统提供了在软件层面模拟物理串口的功能，从而扩展了串口通信的可能性，尤其在缺少物理串口或者需要实现串口远程通信的场景中。虚拟串口软件的设计和使用，体现了IT行业为了适应和解决实际问题所创造的先进技术解决方案。在使用这类软件时，用户应确保软件来源的可靠性和安全性，以防止潜在的系统安全风险。同时，根据软件的使用说明进行正确配置，确保虚拟串口的正确应用和数据传输的安全。
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IE6浏览器由于历史原因，对CSS和PNG图片格式的支持存在一些限制，特别是在显示PNG格式图片的透明效果时，经常会出现显示不正常的问题。虽然IE6在当今已不被推荐使用，但在一些老旧的系统和企业环境中，它仍然可能存在。因此，了解如何在IE6中正确显示PNG透明效果，对于维护老旧网站具有一定的现实意义。
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PNG（便携式网络图形格式）支持24位真彩色和8位的alpha通道透明度，这使得它在Web上显示具有透明效果的图片时非常有用。然而，IE6并不支持PNG-24格式的透明度，它只能正确处理PNG-8格式的图片，如果PNG图片包含alpha通道，IE6会显示一个不透明的灰块，而不是预期的透明效果。
### 知识点二：解决方案
由于IE6不支持PNG-24透明效果，开发者需要采取一些特殊的措施来实现这一效果。以下是几种常见的解决方法：
#### 1. 使用滤镜（AlphaImageLoader滤镜）
可以通过CSS滤镜技术来解决PNG透明效果的问题。AlphaImageLoader滤镜可以加载并显示PNG图片，同时支持PNG图片的透明效果。
```css
.alphaimgfix img {
behavior: url(DD_Png/PIE.htc);
}
```
在上述代码中，`behavior`属性指向了一个 HTC（HTML Component）文件，该文件名为PIE.htc，位于DD_Png文件夹中。PIE.htc是著名的IE7-js项目中的一个文件，它可以帮助IE6显示PNG-24的透明效果。
#### 2. 使用JavaScript库
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#### 3. 使用GIF代替PNG
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在总结上述内容时，我们讨论了IE6中显示PNG透明效果的问题、解决方案、滤镜的局限性以及在现代Web开发中对待老旧浏览器的态度。通过理解这些知识点，开发者能够更好地处理在维护老旧Web应用时遇到的兼容性挑战。
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using namespace std;
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if
VBS简明教程：批处理之家论坛下载指南
根据给定的信息，这里将详细阐述VBS（Visual Basic Script）相关知识点。
### VBS（Visual Basic Script）简介
VBS是一种轻量级的脚本语言，由微软公司开发，用于增强Windows操作系统的功能。它基于Visual Basic语言，因此继承了Visual Basic的易学易用特点，适合非专业程序开发人员快速上手。VBS主要通过Windows Script Host（WSH）运行，可以执行自动化任务，例如文件操作、系统管理、创建简单的应用程序等。
### VBS的应用场景
- **自动化任务**: VBS可以编写脚本来自动化执行重复性操作，比如批量重命名文件、管理文件夹等。
- **系统管理**: 管理员可以使用VBS来管理用户账户、配置系统设置等。
- **网络操作**: 通过VBS可以进行简单的网络通信和数据交换，如发送邮件、查询网页内容等。
- **数据操作**: 对Excel或Access等文件的数据进行读取和写入。
- **交互式脚本**: 创建带有用户界面的脚本，比如输入框、提示框等。
### VBS基础语法
1. **变量声明**: 在VBS中声明变量不需要指定类型，可以使用`Dim`或直接声明如`strName = "张三"`。
2. **数据类型**: VBS支持多种数据类型，包括`String`, `Integer`, `Long`, `Double`, `Date`, `Boolean`, `Object`等。
3. **条件语句**: 使用`If...Then...Else...End If`结构进行条件判断。
4. **循环控制**: 常见循环控制语句有`For...Next`, `For Each...Next`, `While...Wend`等。
5. **过程和函数**: 使用`Sub`和`Function`来定义过程和函数。
6. **对象操作**: 可以使用VBS操作COM对象，利用对象的方法和属性进行操作。
### VBS常见操作示例
- **弹出消息框**: `MsgBox "Hello, World!"`。
- **输入框**: `strInput = InputBox("请输入你的名字")`。
- **文件操作**: `Set objFSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")`，然后使用`objFSO`对象的方法进行文件管理。
- **创建Excel文件**: `Set objExcel = CreateObject("Excel.Application")`，然后操作Excel对象模型。
- **定时任务**: `WScript.Sleep 5000`（延迟5000毫秒）。
### VBS的限制与安全性
- VBS脚本是轻量级的，不适用于复杂的程序开发。
- VBS运行环境WSH需要在Windows系统中启用。
- VBS脚本因为易学易用，有时被恶意利用，编写病毒或恶意软件，因此在执行未知VBS脚本时要特别小心。
### VBS的开发与调试
- **编写**: 使用任何文本编辑器，如记事本，编写VBS代码。
- **运行**: 保存文件为`.vbs`扩展名，双击文件或使用命令行运行。
- **调试**: 可以通过`WScript.Echo`输出变量值进行调试，也可以使用专业的脚本编辑器和IDE进行更高级的调试。
### VBS与批处理（Batch）的对比
- **相似之处**: 两者都是轻量级的自动化技术，适用于Windows环境。
- **不同之处**: 批处理文件是纯文本，使用DOS命令进行自动化操作；VBS可以调用更多的Windows API和COM组件，实现更复杂的操作。
- **适用范围**: 批处理更擅长于文件和目录操作，而VBS更适合与Windows应用程序交互。
### 结语
通过掌握VBS，即使是普通用户也能极大提高工作效率，执行各种自动化任务。尽管VBS存在一些限制和安全问题，但如果使用得当，VBS仍是一个非常有用的工具。在了解了上述VBS的核心知识点后，开发者可以开始尝试编写简单的脚本，并随着经验的积累，逐渐掌握更复杂的功能。
【欧姆龙触摸屏：新手必读的10个操作技巧】
# 摘要
本文系统地介绍了欧姆龙触摸屏的入门知识、基本操作、数据监控与控制功能，以及高级功能与定制开发。文章详细解析了触摸屏的基本组成、界面布局和操作方法，并深入探讨了实时数据监控、系统控制参数设置、数据记录、报表生成、通讯协议集成等高级应用。此外，本文还提供了故障诊断与维护的技巧和日常保养的最佳实践，最后通过案例分析与实操演练，增强了对操作流程的理解和实际应用能力的培养。
# 关键字
欧姆龙触摸屏；界