请帮我优化一下这段代码if __name__=="__main__": input_dir = "./1.jpg" original_img, gray_img, RedThresh, closed, opened = Img_Outline(input_dir) box, draw_img = findContours_img(original_img,opened) #draw_img = findContours_img(original_img, opened) result_img = Perspective_transform(box,original_img) cv2.imshow("original", original_img) cv2.imshow("gray", gray_img) cv2.imshow("closed", closed) cv2.imshow("opened", opened) cv2.imshow("draw_img", draw_img) cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

时间: 2023-11-27 08:51:07 浏览: 71
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ANT_发布项目中_build.xml_文件的详细配置

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可以考虑将代码分成几个函数，每个函数实现一个具体的功能，提高代码的可读性和可维护性。例如： ```python def main(): input_dir = "./1.jpg" original_img, gray_img, RedThresh, closed, opened = Img_Outline(input_dir) box, draw_img = findContours_img(original_img, opened) result_img = Perspective_transform(box, original_img) show_images(original_img, gray_img, closed, opened, draw_img, result_img) def Img_Outline(input_dir): # 实现图像处理功能 pass def findContours_img(original_img, opened): # 实现图像处理功能 pass def Perspective_transform(box, original_img): # 实现图像处理功能 pass def show_images(original_img, gray_img, closed, opened, draw_img, result_img): # 显示图像 cv2.imshow("original", original_img) cv2.imshow("gray", gray_img) cv2.imshow("closed", closed) cv2.imshow("opened", opened) cv2.imshow("draw_img", draw_img) cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() ``` 这样可以使得代码更加清晰，每个函数只负责一个功能，易于维护和扩展。
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6. **程序入口**：if __name__ == '__main__':是Python程序的入口点，当脚本直接运行而不是被导入时，这部分代码将被执行。 7. **i5ting_toc工具**：虽然代码没有详细说明，但i5ting_toc是一个用于Markdown到HTML...

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)

1. 在导入input_data和model模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。 2. evaluate_one_image函数中的image_array参数未定义。 3. 在evaluate_images函数中，tf.train.Coordinator()和tf.train....

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(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) 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: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img) 在修改后的代码中，我们首先定义了一个新的函数 ...

解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个用 Jittor 和 Jrender 库实现的 3D 渲染程序。程序的主要功能是从不同的视角渲染给定的 3D 模型，并保存渲染结果。具体过程如下： 1. 导入必要的库，包括 Jittor、Jrender、os、tqdm、numpy、imageio...

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 #设置线程数 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() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码是一个图像分类的程序。它使用了TensorFlow框架和PIL库进行图像处理，以及xlsxwriter库进行Excel文件的写入。程序主要包括两个函数：evaluate_one_image和evaluate_images。evaluate_one_image函数用于对单...

def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

这个错误是因为你在测试集上使用的特征向量（features1）的维度与训练集上使用的特征向量（features）的维度不同。...if __name__ == "__main__": mult_l() 这样就可以避免特征向量维度不匹配的错误了。

解释if __name__ == "__main__": Cuda = True distributed = False sync_bn = False fp16 = False classes_path = 'model_data/cls_classes.txt' input_shape = [224, 224] backbone = "mobilenetv2" pretrained = True model_path = "" Init_Epoch = 0 Freeze_Epoch = 50 Freeze_batch_size = 32 UnFreeze_Epoch = 200 Unfreeze_batch_size = 32 Freeze_Train = True Init_lr = 1e-2 Min_lr = Init_lr * 0.01 optimizer_type = "sgd" momentum = 0.9 weight_decay = 5e-4 lr_decay_type = "cos" save_period = 10 save_dir = 'logs' num_workers = 4 train_annotation_path = "cls_train.txt" test_annotation_path = 'cls_test.txt'

if __name__ == "__main__": 是 Python 中的一个约定，表示只有在当前脚本被直接执行时才会运行以下代码块，而当脚本作为模块导入时，这些代码不会运行。这个代码块中定义了一些变量和参数，包括是否使用 CUDA ...

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

# 引入所需的库 import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio ...if __name__ == '__main__': main()

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，...

import HTMLTestRunner import io import time import unittest from grapheme.grapheme_property_group import value from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 首先使用configparser库读取配置文件config.ini中的路径data_dir import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.ini',encoding='utf-8') # 读取配置文件中的路径 data_dir = config['DEFAULT']['date_dir'] # 在路径下创建文件夹 import os folder_path = os.path.join(data_dir,'new_folder') # os.makedirs方法的exist_ok参数设置为True，表示如果文件夹已经存在就不会报错 os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) class TestMyWebdriver(unittest.TestCase): def test_title(self): self.driver = webdriver.Chrome() def test_gtr(self,date_dir): self.driver = webdriver.Chrome() self.outputBuffer = io.BytesIO() self.driver.get("DEFAULT",date_dir) self.assertEqual(self.driver.title, "Vuetify-Lux") # 创建账号 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div/v-card-texts/form/div[3]/div/a").click() time.sleep(1) # 输入手机号 self.driver.find_element(By.CLASS_NAME,"v-field__input").send_keys("13732237096") time.sleep(1) # 点击获取验证码 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/div[1]/div[2]/div[2]").click() time.sleep(1) # 输入验证码 self.driver.find_element(By.NAME,"vercode").send_keys("111111") time.sleep(1) # 输入密码 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/div[2]/div[1]/div/div[3]/input").send_keys("zxcvbnm123") time.sleep(1) # 点击空白处 self.driver.find_element(By.CLASS_NAME,"v-input__details").click() time.sleep(1) # 点击验证 self.driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[1]/div/div/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/form/button").click() time.sleep(1) def tearDown(self): self.driver.quit() browser = self.get_config('browserType','browserName') if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(TestMyWebdriver('test_title')) suite.addTest(TestMyWebdriver('test_gtr')) with open('test_report.html', 'wb') as f: runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=f) runner.run(suite)

这段代码定义了一个名为 TestMyWebdriver 的测试类，其中包含了两个测试方法 test_title 和 test_gtr，分别用于测试页面标题和页面功能。这些测试方法使用了 Selenium 的 webdriver 对象，通过浏览器模拟用户操作，...

补全下面代码中模型预测部分import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.backend import set_session model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") model.predict(data) print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') client=setup("172.17.0.3") for filename in os.listdir(samples_dir): file_path=os.path.join(samples_dir,filename) classify_flower(file_path) while True: pass if __name__=='__main__': main()

补全代码中的模型预测部分如下所示： python def classify_flower(filename, data): print("Start classifying") # 预处理图像数据 processed_img = preprocess_image(data) # 将图像数据转换为模型可...
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这段参数是一个Python命名空间（Namespace），其中包含了用于训练机器学习模型的一系列参数。具体解释如下： - aa: 随机种子相关参数，用于数据增强。 - batch_size: 每个批次的样本数量。 - clip_grad: 梯度裁剪的...

解释一下“def main(): newBricks = packageVersionsFromConfig() newDict = getDependencies(newBricks, "davinci") sipver = newDict.get(SIP_PACKAGE_NAME) sipver =sipver['release'] logging.info("BRICKS SIP package version is %s", sipver) handleRepo(SIP_PACKAGE_NAME, False) logging.info("Cloning SIP repo, hold your horses, this could take a while (1.8G)") repo = git.Repo(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME)) repo.git.checkout(sipver) logging.info ("Git status of repo %s is %s ", SIP_PACKAGE_NAME, repo.git.status()) #copying files to SIP folder sipVersion = [] reg_compile = re.compile("SIP_*") for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME, "src")): sipVersion = sipVersion + [dirname for dirname in dirnames if reg_compile.match(dirname)] logging.info("Vector SIP version is %s", sipVersion) if input("WARNING !!!! You're about to overwrite your local SIP folder. Are you sure you want to continue ? (y/n)") != "y": exit("I wish you good fortune") for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(os.path.join("src","SIP")): for filename in filenames: if filename == "CMakeLists.txt": continue absfile = os.path.join(dirpath, filename) #logging.info(absfile) os.remove(absfile) for dirname in dirnames: if dirname == "Components": continue absdir = os.path.join(dirpath, dirname) #logging.info(absfile) shutil.rmtree(absdir) logging.info("Copying source files from Vector SIP cloned repo to the SIP folder") distutils.dir_util.copy_tree(os.path.join(GIT_WORKING_DIR, SIP_PACKAGE_NAME, "src", sipVersion[0]), os.path.join("src","SIP")) ”

这段代码是一个Python程序的主函数（main()），它执行了一系列操作来处理一个名为"SIP"的软件包。下面是代码的解释： 1. newBricks = packageVersionsFromConfig()：通过调用packageVersionsFromConfig()函数...

<?php /** * Created by runner.han * There is nothing new under the sun */ $SELF_PAGE = substr($_SERVER['PHP_SELF'],strrpos($_SERVER['PHP_SELF'],'/')+1); if ($SELF_PAGE = "unser.php"){ $ACTIVE = array('','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','active open','','active','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','',''); } $PIKA_ROOT_DIR = "../../"; include_once $PIKA_ROOT_DIR.'header.php'; class S{ var $test = "pikachu"; function __construct(){ echo $this->test; } } //O:1:"S":1:{s:4:"test";s:29:"<script>alert('xss')</script>";} $html=''; if(isset($_POST['o'])){ $s = $_POST['o']; if(!@$unser = unserialize($s)){ $html.="大兄弟,来点劲爆点儿的!"; }else{ $html.="{$unser->test}"; } } ?> PHP反序列化 概述 点一下提示~ <form method="post"> 这是一个接受序列化数据的api: <input type="text" name="o" /> <input type="submit" value="提交"> </form> <?php echo $html;?> <?php include_once $PIKA_ROOT_DIR . 'footer.php'; ?>

这段代码是一段 PHP 代码，通过对 $_SERVER['PHP_SELF'] 进行字符串截取后判断当前页面是否为 "unser.php"，然后根据判断结果来设定一个 $ACTIVE 数组中的某些值，接着定义了一个 S 类，有一个成员变量 $test 值为 ...

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <stdbool.h> #include <sys/mman.h> #include #include <errno.h> #include <dirent.h> //设置节点 struct node { char *data; struct node *next; struct node *prev; }; //初始化链表 struct node *list_init() { struct node *head = malloc(sizeof(struct node));//malloc时动态内存分配函数 head->next = head; head->prev = head; return head; } //创建新节点 struct node *newnode(char *newdata) { struct node *new = malloc(sizeof(struct node)); new->data = newdata; new->next = NULL; new->prev = NULL; } //加入新节点 int addnode(struct node *new,struct node *list) { struct node *p = list; while(p->next != list) { p = p->next; } new->prev = list->prev; new->next = list; list->prev = new; new->prev->next = new; } int main(int argc,char **argv) { struct node *list = list_init();//初始化双向循环链表 DIR *dp = opendir(argv[1]); //打开目录文件argv[1] struct dirent *p; while(p = readdir(dp)) //遍历目录文件 { if(p->d_type == DT_REG) { if(strstr(p->d_name,".bmp")) //判断是否为.bmp文件 { struct node *new = newnode(p->d_name); //创建新节点 addnode(new,list); //插入新节点 } } } }

这段代码是一段 C 语言代码，主要实现的功能是遍历指定目录中的所有 BMP 格式的文件，并将它们的文件名存储在一个双向循环链表中。这个链表的每个节点包含一个字符串，即 BMP 文件的文件名。在 main 函数中，先调用 ...

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