img = cv2AddChineseText(img, country_name[b] + "(" + b + ")", (10, 20 + 100 + a_img_h + b_img_h), (255, 255, 255), 30) point1 = (10 + a_img_w, 10 + (a_img_h) // 2) point2 = (10 + a_img_w + 100, 10 + (a_img_h) // 2) cv2.line(img, point1, point2, (255, 255, 255), 10) point3 = (10 + a_img_w, 10 + 100 + a_img_h + (b_img_h) // 2) point4 = (10 + b_img_w + 100, 10 + 100 + a_img_h + (b_img_h) // 2) cv2.line(img, point3, point4, (255, 255, 255), 10) cv2.line(img, point2, point4, (255, 255, 255), 10) point5 = (10 + a_img_w + 100, 10 + 50 + a_img_h) point6 = (10 + a_img_w + 300, 10 + 50 + a_img_h) cv2.line(img, point5, point6, (255, 255, 255), 10) img = cv2AddChineseText(img, "胜率：{}".format(prob), (10 + a_img_w + 100 + 20, 10 + 50 + a_img_h - 40),(255, 255, 255), 30) # img[10 + 50 + a_img_h - winner_img_h // 2: 10 + 50 + a_img_h + winner_img_h // 2, 10 + a_img_w + 300 : 10 + a_img_w + 300 + winner_img_w] = winner_img[:,:,:3] # img = cv2AddChineseText(img, country_name[winner] + "(" + winner + ")", (10 + a_img_w + 300, 10 + 50 + a_img_h + winner_img_h // 2 + 10), (255, 255, 255), 30) cv2.imwrite(save_name, img)

这段代码分为几个部分。首先在图像上添加中文文字并设置位置，包括一个国家名和它的编号，使用了cv2AddChineseText函数。然后，计算出坐标点point1和point2并在图像上画一条线段。接着计算出坐标点point3和point4并在图像上画另一条线段，再使用这些点的位置画出一条斜线段。最后，将图像上的一个概率值以中文形式添加到图像的底部位置。

相关问题

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

如果你的代码无法写入图片，可能有以下几种原因：

1. 检查文件夹路径是否正确。请确保`floder_path`和`save_r_floder`都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。

2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。

3. 检查代码中是否有错误。请逐行检查代码，确认代码是否有语法错误或者逻辑错误。

如果以上方法都无法解决问题，请提供更多细节信息，例如代码运行时的错误提示等，以便我更好地理解问题所在。

import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思

这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说，代码中定义了两个函数 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()`，分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。除此之外，代码还定义了一个 `if __name__=='__main__':` 的语句块，用于测试 `test_on_img()` 函数在指定输入图像下的去雾效果。

在 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()` 函数中，首先通过 `torch.load()` 函数加载预训练模型的参数，然后使用 AOD 类实例化模型，并将预训练的参数加载到模型中。接着，代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 Tensor 数据，并且在第 0 维上增加一个维度。最后，代码将 Tensor 数据输入到模型中，得到去雾后的结果，并将结果返回。

在 `if __name__=='__main__':` 语句块中，代码首先定义了一个输入图像的名称 `img_name` 和后缀 `suffix`，然后调用 `test_on_img()` 函数对指定图像进行去雾操作，并将去雾后的结果保存到指定文件中。