new_img = oriimg.resize((size,size), Image.ANTIALIAS)AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

时间: 2024-08-21 12:03:02 浏览: 58
ZIP

gatbx-origin.zip_gatbx_gatbx matlab_gatbx-origin.zip_genetic_ori

在使用`PIL`库的`Image`模块对图片进行.resize()操作时，你遇到了一个`AttributeError`。这个错误是因为`ANTIALIAS`并不是`Image`模块的一个属性，而是`Image`模块中`NEAREST`、`BILINEAR`、`BICUBIC`、`ANTIALIAS`等滤镜类型之一。 在新版本的`Pillow`（PIL的一个分支），`ANTIALIAS`已经被重命名为`LANCZOS`，并且它被用作图像缩放的高质量滤镜。要修复你的代码，你应该将`ANTIALIAS`替换为`LANCZOS`，如下所示： ```python from PIL import Image # 假设 oriimg 是已经加载的图像对象 new_img = oriimg.resize((size, size), Image.LANCZOS) ``` 这样修改后，你的代码应该能够正常运行。使用`LANCZOS`滤镜通常会得到质量较好的图像缩放效果，尤其是在缩小图像时。
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eMMC CRC16源代码 循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check， CRC）是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

具体来说，该方法的输入是一张图片（img），包含了该图片的高度（h_ori）和宽度（w_ori）。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求（h_resize和w_resize），然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来，...

规范代码：读取数据源表格 ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path) ori_sheet = ori_excel.active rows = ori_sheet.max_row cols = ori_sheet.max_column 加载公式解析器 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/CodeGPT-small-py") 遍历每一行 for r in range(2, rows + 1): info = {} # 定义一个字典用来存放数据 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path) ori_sheet = ori_excel.active rows = ori_sheet.max_row cols = ori_sheet.max_column # 加载公式解析器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(...

用xlwings支持的方式规范改写这段代码：import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' if not os.path.exists(result_folder): os.makedirs(result_folder) app = xw.App(visible=False, add_book=False) ori_wb = app.books.open(ori_excel_path) ori_sheet = ori_wb.sheets[0] ori_sheet.calculate() # 计算公式 rows = ori_sheet.used_range.last_cell.row cols = ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets[0] for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet[c, 1].value: info[ori_sheet[c, 1].value] = ori_sheet[r, c].value print(info) mould_sheet.range('F1').value = info['日期'] mould_sheet.range('J1').value = info['凭证号'] mould_sheet.range('J3').value = info['主体\\姓名'] mould_sheet.range('J4').value = info['账户'] mould_sheet.range('J5').value = info['开户行'] mould_sheet.range('J7').value = info['支付金额'] mould_sheet.range('G9').value = info['预算文号'] mould_sheet.range('J10').value = info['款项用途'] result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info['文件名']}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' ... input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner')

具体来说，ori_df.set_index(ori_df.columns[0]) 的作用是将 ori_df 的第一列设置为索引列，然后 on=refer_df.columns[0] 指定了用 refer_df 的第一列进行匹配。最后，how='inner' 表示只保留匹配后的结果，即两个...

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些...

修改代码，获取“绩效监测”表：ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path,data_only=True)#读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel.active#获取第一个sheet

ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path, data_only=True) # 读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel["绩效监测"] # 获取“绩效监测”表 这样就可以直接获取到“绩效监测”表了。

规范代码：读取模板表格 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = AutoTokenizer(value).parse() tokens = [(str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value)) for token in tokens] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = ...

def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

这是一个 Python 函数，输入参数是一个 Excel 文件路径。函数的主要功能是读取 Excel 文件中的两个表格，将它们按照一个特定的列进行内连接，返回连接后的结果表格。如果读取 Excel 文件或者连接表格时出现错误，...

修改代码，指定表名ori_sheet = ori_excel.active

ori_sheet = ori_excel['Sheet1'] # 进行操作，例如读取单元格A1的值 value = ori_sheet['A1'].value # 关闭Excel文件 ori_excel.close() 请将代码中的 "your_file.xlsx" 替换为你要打开的Excel文件名。

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

归一化后的数据存储在ori_data中。 接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。 然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random....

# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个 Python 脚本，用于实现 CTF 相关的盲水印技术。它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。...

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。 然后，它设置了两个变量：patchSize为160，...

if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)

这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段，使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节，可以查看代码的完整实现。

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

优化代码： # 读取模板表格 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 if ori_sheet.cell(1, c).value and ori_sheet.cell(r, c).value: # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if ori_sheet.cell(r, c).data_type == 'f': formula = ori_sheet.cell(r, c).value tokens = AutoTokenizer(formula).parse() for token in tokens: if token.type == Token.NUMBER: token.value = str(token.value) elif token.type == Token.STRING: token.value = repr(token.value) result = tokens.to_tree().calculate()

if ori_sheet.cell(1, c).value and ori_sheet.cell(r, c).value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = ori_sheet.cell(r, c).value # 如果单元格内是函数公式，则...

规范代码：for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet.cell(1, c).value: if ori_sheet.cell(r, c).data_type == 'f': # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 formula = ori_sheet.cell(r, c).value tokens = Tokenizer(formula).parse() for token in tokens: if token.type == Token.NUMBER: token.value = str(token.value) elif token.type == Token.STRING: token.value = repr(token.value) result = tokens.to_tree().calculate() mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_sheet.cell(1, c).value] = ori_sheet.cell(r, c).value # 把每一行需要的信息加入字典 mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=ori_sheet.cell(r, c).value)

info[ori_sheet.cell(1, c).value] = ori_sheet.cell(r, c).value # 把每一行需要的信息加入字典 mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=ori_sheet.cell(r, c).value) 修改内容： - 代码块需要缩进，使用...
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![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。