for i, f in enumerate(image_files): row = int(i / n) col = i % n img = Image.open(f) img = img.resize((img_size0, img_size1)) new_img.paste(img, (col * img_size0, row * img_size1))

时间: 2024-04-15 07:25:01 浏览: 27
这段代码与之前提供的代码片段相同,它使用`enumerate()`函数遍历`image_files`列表中的图像文件。然后,通过整除和取余运算符计算出当前图像在矩阵中对应的行和列。 接下来,它使用`Image.open()`函数打开图像文件,并使用`img.resize()`函数调整图像的尺寸为`(img_size0, img_size1)`。 最后,它使用`new_img.paste()`函数将调整后的图像粘贴到新的图像对象`new_img`的指定位置,位置由当前列和行与每个图像的尺寸乘积计算得出。 这段代码的作用是将多个图像文件按矩阵形式排列,并调整它们的尺寸后粘贴到新的图像对象中。
相关问题

for i, f in enumerate(image_files): row = int(i / n) col = i % n img = Image.open(f) img = img.resize((img_size0, img_size1)) new_img.paste(img, (col * img_size0, row * img_size1))

你的代码片段中,你正在遍历一个名为`image_files`的列表,并使用`enumerate()`函数获取每个文件的索引和值。然后,你使用整除和取余运算符来计算当前索引在矩阵中对应的行和列。 接下来,你使用`Image.open()`函数打开图像文件,并使用`img.resize()`函数调整图像的尺寸为`(img_size0, img_size1)`。最后,你使用`new_img.paste()`函数将调整后的图像粘贴到一个新的图像对象`new_img`中的指定位置,位置由当前列和行与每个图像的尺寸乘积计算得出。 这段代码的作用是将多个图像文件按矩阵形式排列,并且调整它们的尺寸后粘贴到新的图像对象中。

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name, 'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() 如何让这个代码生成的文本变为excel文件

要将生成的文本内容保存为 Excel 文件,您可以使用 Python 的 openpyxl 库来实现。下面是修改后的代码,可将生成的文本保存为 Excel 文件: ```python #!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar from openpyxl import Workbook def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.xlsx' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 获取默认的工作表 sheet = wb.active # 将数据写入工作表 for i, qr_content in enumerate(unique_qr_codes, start=1): sheet.cell(row=i, column=1).value = qr_content # 保存工作簿为Excel文件 wb.save(output_file_name) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() ``` 在上面的代码中,我们使用 openpyxl 库来创建一个新的工作簿,并将数据写入工作表中。最后,我们使用 save() 方法将工作簿保存为 Excel 文件。 请确保已安装 openpyxl 库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install openpyxl ``` 请根据您的需求修改文件路径和其他部分。

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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))

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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