以下代码是什么意思，请逐行解释：import tkinter as tk from tkinter import * import cv2 from PIL import Image, ImageTk import os import numpy as np global last_frame1 # creating global variable last_frame1 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) global last_frame2 # creating global variable last_frame2 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) global cap1 global cap2 cap1 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1.mp4") cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") def show_vid(): if not cap1.isOpened(): print("cant open the camera1") flag1, frame1 = cap1.read() frame1 = cv2.resize(frame1, (600, 500)) if flag1 is None: print("Major error!") elif flag1: global last_frame1 last_frame1 = frame1.copy() pic = cv2.cvtColor(last_frame1, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(pic) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img) lmain.imgtk = imgtk lmain.configure(image=imgtk) lmain.after(10, show_vid) def show_vid2(): if not cap2.isOpened(): print("cant open the camera2") flag2, frame2 = cap2.read() frame2 = cv2.resize(frame2, (600, 500)) if flag2 is None: print("Major error2!") elif flag2: global last_frame2 last_frame2 = frame2.copy() pic2 = cv2.cvtColor(last_frame2, cv2.COLOR_BGR2RGB) img2 = Image.fromarray(pic2) img2tk = ImageTk.PhotoImage(image=img2) lmain2.img2tk = img2tk lmain2.configure(image=img2tk) lmain2.after(10, show_vid2) if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() # img = ImageTk.PhotoImage(Image.open("logo.png")) heading = Label(root, text="Lane-Line Detection") # heading.configure(background='#CDCDCD',foreground='#364156') heading.pack() heading2 = Label(root, text="Lane-Line Detection", pady=20, font=('arial', 45, 'bold')) heading2.configure(foreground='#364156') heading2.pack() lmain = tk.Label(master=root) lmain2 = tk.Label(master=root) lmain.pack(side=LEFT) lmain2.pack(side=RIGHT) root.title("Lane-line detection") root.geometry("1250x900+100+10") exitbutton = Button(root, text='Quit', fg="red", command=root.destroy).pack(side=BOTTOM, ) show_vid() show_vid2() root.mainloop() cap.release()

时间: 2024-04-01 22:37:18 浏览: 175
这段代码是一个简单的图形用户界面（GUI），用于显示两个视频的帧。下面是每行代码的解释： 1. `import tkinter as tk`：导入 tkinter 库并将其命名为 tk，用于创建 GUI。 2. `from tkinter import *`：从 tkinter 库中导入所有的类和函数。 3. `import cv2`：导入 OpenCV 库，用于处理图像和视频。 4. `from PIL import Image, ImageTk`：导入 PIL 库，用于处理图像。 5. `import os`：导入 os 库，用于读取文件路径。 6. `import numpy as np`：导入 numpy 库，用于处理数组。 7. `global last_frame1`：声明一个全局变量 last_frame1，用于存储第一个视频的最后一帧。 8. `last_frame1 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)`：初始化 last_frame1 变量为一个 480x640x3 的零数组。 9. `global last_frame2`：声明一个全局变量 last_frame2，用于存储第二个视频的最后一帧。 10. `last_frame2 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)`：初始化 last_frame2 变量为一个 480x640x3 的零数组。 11. `global cap1`：声明一个全局变量 cap1，用于打开第一个视频文件。 12. `global cap2`：声明一个全局变量 cap2，用于打开第二个视频文件。 13. `cap1 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1.mp4")`：打开第一个视频文件。 14. `cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4")`：打开第二个视频文件。 15. `def show_vid():`：定义一个名为 show_vid 的函数，用于显示第一个视频的帧。 16. `if not cap1.isOpened():`：如果第一个视频文件无法打开，则输出错误信息。 17. `flag1, frame1 = cap1.read()`：读取第一个视频的一帧。 18. `frame1 = cv2.resize(frame1, (600, 500))`：将第一个视频的帧调整为 600x500 大小。 19. `if flag1 is None:`：如果读取的帧为 None，则输出错误信息。 20. `elif flag1:`：如果读取的帧存在，则执行以下操作。 21. `global last_frame1`：声明 last_frame1 是全局变量。 22. `last_frame1 = frame1.copy()`：将当前帧保存到 last_frame1 变量中。 23. `pic = cv2.cvtColor(last_frame1, cv2.COLOR_BGR2RGB)`：将 BGR 格式的图像转换为 RGB 格式。 24. `img = Image.fromarray(pic)`：将 ndarray 对象转换为 Image 对象。 25. `imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img)`：将 Image 对象转换为 ImageTk 对象。 26. `lmain.imgtk = imgtk`：将 imgtk 对象保存到 lmain 对象的 imgtk 属性中。 27. `lmain.configure(image=imgtk)`：将 imgtk 对象显示在 lmain 对象上。 28. `lmain.after(10, show_vid)`：每隔 10 毫秒调用 show_vid 函数一次。 29. `def show_vid2():`：定义一个名为 show_vid2 的函数，用于显示第二个视频的帧。 30. `if not cap2.isOpened():`：如果第二个视频文件无法打开，则输出错误信息。 31. `flag2, frame2 = cap2.read()`：读取第二个视频的一帧。 32. `frame2 = cv2.resize(frame2, (600, 500))`：将第二个视频的帧调整为 600x500 大小。 33. `if flag2 is None:`：如果读取的帧为 None，则输出错误信息。 34. `elif flag2:`：如果读取的帧存在，则执行以下操作。 35. `global last_frame2`：声明 last_frame2 是全局变量。 36. `last_frame2 = frame2.copy()`：将当前帧保存到 last_frame2 变量中。 37. `pic2 = cv2.cvtColor(last_frame2, cv2.COLOR_BGR2RGB)`：将 BGR 格式的图像转换为 RGB 格式。 38. `img2 = Image.fromarray(pic2)`：将 ndarray 对象转换为 Image 对象。 39. `img2tk = ImageTk.PhotoImage(image=img2)`：将 Image 对象转换为 ImageTk 对象。 40. `lmain2.img2tk = img2tk`：将 img2tk 对象保存到 lmain2 对象的 img2tk 属性中。 41. `lmain2.configure(image=img2tk)`：将 img2tk 对象显示在 lmain2 对象上。 42. `lmain2.after(10, show_vid2)`：每隔 10 毫秒调用 show_vid2 函数一次。 43. `if __name__ == '__main__':`：如果该模块是作为主程序运行，则执行以下操作。 44. `root = tk.Tk()`：创建一个名为 root 的 Tk 对象，用于创建 GUI 窗口。 45. `heading = Label(root, text="Lane-Line Detection")`：创建一个名为 heading 的 Label 对象，用于显示文本。 46. `heading.pack()`：将 heading 对象显示在窗口中。 47. `heading2 = Label(root, text="Lane-Line Detection", pady=20, font=('arial', 45, 'bold'))`：创建一个名为 heading2 的 Label 对象，用于显示文本。 48. `heading2.configure(foreground='#364156')`：设置 heading2 对象的前景色为 '#364156'。 49. `heading2.pack()`：将 heading2 对象显示在窗口中。 50. `lmain = tk.Label(master=root)`：创建一个名为 lmain 的 Label 对象。 51. `lmain2 = tk.Label(master=root)`：创建一个名为 lmain2 的 Label 对象。 52. `lmain.pack(side=LEFT)`：将 lmain 对象显示在窗口的左侧。 53. `lmain2.pack(side=RIGHT)`：将 lmain2 对象显示在窗口的右侧。 54. `root.title("Lane-line detection")`：设置窗口的标题为 "Lane-line detection"。 55. `root.geometry("1250x900+100+10")`：设置窗口的大小和位置。 56. `exitbutton = Button(root, text='Quit', fg="red", command=root.destroy).pack(side=BOTTOM, )`：创建一个名为 exitbutton 的 Button 对象，用于退出程序。 57. `show_vid()`：调用 show_vid 函数，显示第一个视频的帧。 58. `show_vid2()`：调用 show_vid2 函数，显示第二个视频的帧。 59. `root.mainloop()`：进入 GUI 的事件循环。 60. `cap.release()`：释放视频文件。
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import cv2 import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import * from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image import matplotlib.pyplot as plt class ImageProcessor: def __init__(self): self.image = None self.roo

这段代码是一个图像处理类的初始化函数，其中包含了一些常用的导入库和变量： - 导入OpenCV库，用于图像处理； - 导入NumPy库，用于数组运算； - 导入Tkinter库，用于GUI界面； - 导入Pillow库中的ImageTk和Image...

import cv2 import tkinter as tk from tkinter import * from pil import im

在这段代码中，我们首先导入了 cv2 模块，它是OpenCV库的Python接口，用于图像处理和计算机视觉任务。接下来，我们导入了 tkinter 模块，它是Python内置的图形化用户界面（GUI）库，用于创建应用程序的用户界面...

代码import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageTk import tkinter as tk # 创建白色背景 width = 400 height = 400 img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) img.fill(255) # 在白色背景上绘制圆形 center = (200, 200) radius = 100 color = (0, 0, 255) thickness = 2 cv2.circle(img, center, radius, color, thickness) # 将图像从OpenCV格式转换为PIL格式 img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_pil = Image.fromarray(img_rgb) # 将PIL图像转换为Tkinter图像 img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil) # 创建Tkinter窗口并在其中显示图像 root = tk.Tk() label = tk.Label(root, image=img_tk) label.pack() root.mainloop()，出现错误：'PhotoImage' object has no attribute '_PhotoImage__photo'

这个错误可能是由于PhotoImage对象被垃圾回收器清除了。你可以尝试使用全局变量来保存PhotoImage对象，以防止其被垃圾回收。...img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil) 这样就可以解决这个问题了。

import cv2 import tkinter as tk from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk#图像控件 from Layout_Settings.one import top1 class Two_Layout(): def __init__(self, top): self.top = top self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=1100, height=650, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(x=0, y=20) self.windows_display() def Camera(self): ref, frame = self.cap.read() if ref is True: frame = cv2.flip(frame, 1) # 摄像头翻转 cvimage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) pilImage = Image.fromarray(cvimage) pilImage = pilImage.resize((1100, 650), Image.ANTIALIAS) tkImage = ImageTk.PhotoImage(image=pilImage) return tkImage if ref is False: return False def windows_display(self): ref, frame = self.cap.read() if ref is False: label = tk.Label(self.canvas2, text='未接入摄像头！', font=("黑体", 25), width=15, height=1).place(x=400, y=300, anchor='nw') cap = cv2.VideoCapture(0) elif ref is not False: self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=Image.fromarray(frame)) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.top.after(15, self.windows_display()) top = tk.Tk() Two_Layout(top)为什么不显示

2. 确定你在代码中正确导入了库和模块，比如 from PIL import Image, ImageTk 以及 import tkinter as tk。 3. 检查代码逻辑是否有误，比如是否正确调用了 Camera 和 windows_display 函数。 如果以上都没问题，...

import threading import cv2 import tkinter as tk from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk#图像控件 from Background.Thread_Demo import Thread_data from Data_demo import data_demo class Two_Layout(): def init(self, top): self.top = top self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=1100, height=610, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(x=0, y=28) data_demo.display_id = self.canvas2 Thread_data(self.Thread_()) def Thread_(self): self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display()) t.start() def windows_display(self): ref, frame = self.cap.read() data_demo.display_id.delete('all') label = tk.Label(data_demo.display_id, text='未接入摄像头！', font=("黑体", 25), width=15, height=1) if ref is False: label.place(x=400, y=300, anchor='nw') self.cap = cv2.VideoCapture(0) else: for widget in data_demo.display_id.winfo_children(): widget.destroy() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((1100, 645), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) data_demo.display_id.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) data_demo.display_id.after(15, self.windows_display)为什么在其他地方调用的filedialog.askopenfilename()起了冲突

这可能是由于你在其他部分的代码中使用了 Tk()，而这会创建一个新的主窗口，可能会影响你之前创建的主窗口和其他部件。你可以尝试使用 Toplevel() 创建一个子窗口，然后在子窗口中使用 filedialog....

import cv2 import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建GUI界面 root = tk.Tk() # 定义拍照函数 def take_picture(): ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据 cv2.imwrite("picture.jpg", frame) # 保存图片 img = Image.open("picture.jpg") # 打开图片 img = img.resize((400, 300), Image.ANTIALIAS) # 调整图片大小 photo = ImageTk.PhotoImage(img) # 转换为Tkinter可用的图片格式 label.configure(image=photo) # 更新Label显示的图片 label.image = photo # 创建按钮 button = tk.Button(root, text="拍照", command=take_picture) button.pack() # 创建Label显示摄像头数据 label = tk.Label(root) label.pack() # 循环更新GUI界面 while True: ret, frame = cap.read() # 读取摄像头数据 cv2image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) # 转换颜色格式 img = Image.fromarray(cv2image) # 转换为PIL可用的图片格式 img = img.resize((400, 300), Image.ANTIALIAS) # 调整图片大小 photo = ImageTk.PhotoImage(img) # 转换为Tkinter可用的图片格式 label.configure(image=photo) # 更新Label显示的图片 label.image = photo root.update() # 更新GUI界面 # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭GUI界面 root.mainloop() 改为连续拍照，图片以此命名为1,2,3

您可以通过以下代码实现连续拍照，并以1、2、3等命名图片： import cv2 import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建GUI界面 root = tk.Tk() # ...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

帮我在这段代码里加一个能够展示加密后视频流的代码：import cv2 from threading import * from socket import * from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 import hashlib # 导入程序所需要的标准库 def encrypt(text, key): key=b'84d9ee44e457ddef' cryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, b'0000000000000000') # 初始化加密器，使用 CBC 模式 ciphertext = cryptor.encrypt(pad(text, AES.block_size)) # 加密 return base64.b64encode(ciphertext) # 使用 base64 编码返回密文 flag = False # 设置程序结束的标志 ip = None # 定义IP变量 video = cv2.VideoCapture(0) # 调用本机的摄像头，获得视频流 def client(): # 定义客户端函数 global key global flag # 全局变量 global ip global video # 对 key 进行哈希处理，生成长度为 16 的加密密钥 key = b'84d9ee44e457ddef' addr = (ip, 6666) # IP和端口号 while True: _, img = video.read() # 读取视频流的内容，获得图像信息 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 s = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM) # 创建套接字，使用UDP通用协议 # 将获得到的图像信息，压缩成.jpg形式的图像数据 _, send_data = cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 使用加密函数 encrypt 对发送的数据进行加密 send_data = encrypt(send_data.tostring(), key) s.sendto(send_data, addr) # 发送信息到客户端 s.close() # 关闭网络 if cv2.waitKey(1) & flag == True: # 循环退出 cv2.destroyAllWindows() break def video_loop(): # 定义一个函数在UI上显示摄像头实时数据，即正在传输的视频 global videopippip success, img = video.read() # 从摄像头读取照片 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 if success: #如果成功读取，success=Ture cv2.waitKey(100) #等待100毫秒，确保图像显示在UI上的时间间隔 cv2image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA).astype('uint8') #将Im

age格式从OpenCV的BGR转换为RGBA格式，以便在UI上显示 image = Image.fromarray(cv2image) # 将图像数据转换为PIL Image格式 photo = ImageTk.PhotoImage(image) # 将PIL Image格式转换为Tkinter的PhotoImage格式 ...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在这段代码的功能中加入使用cv2对选择的图片进行降噪，之后再对上传图片进行识别

img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button...

from tkinter import * import cv2 import numpy as np from PIL import ImageGrab from tensorflow.keras.models import load_model from temp import * model = load_model('mnist.h5') image_folder = "img/" root = Tk() root.resizable(0, 0) root.title("HDR") lastx, lasty = None, None image_number = 0 cv = Canvas(root, width=1200, height=480, bg='white') cv.grid(row=0, column=0, pady=2, sticky=W, columnspan=2) def clear_widget(): global cv cv.delete('all') def draw_lines(event): global lastx, lasty x, y = event.x, event.y cv.create_line((lastx, lasty, x, y), width=8, fill='black', capstyle=ROUND, smooth=True, splinesteps=12) lastx, lasty = x, y def activate_event(event): global lastx, lasty cv.bind('<B1-Motion>', draw_lines) lastx, lasty = event.x, event.y cv.bind('<Button-1>', activate_event) def Recognize_Digit(): global image_number filename = f'img_{image_number}.png' root.update() widget = cv x = root.winfo_rootx() + widget.winfo_rootx() y = root.winfo_rooty() + widget.winfo_rooty() x1 = x + widget.winfo_width() y1 = y + widget.winfo_height() print(x, y, x1, y1) # get image and save ImageGrab.grab().crop((x, y, x1, y1)).save(image_folder + filename) image = cv2.imread(image_folder + filename, cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(image.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, th = cv2.threshold( gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # contours = cv2.findContours( # th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] Position = findContours(th) for m in range(len(Position)): # make a rectangle box around each curve cv2.rectangle(th, (Position[m][0], Position[m][1]), ( Position[m][2], Position[m][3]), (255, 0, 0), 1) # Cropping out the digit from the image corresponding to the current contours in the for loop digit = th[Position[m][1]:Position[m] [3], Position[m][0]:Position[m][2]] # Resizing that digit to (18, 18) resized_digit = cv2.resize(digit, (18, 18)) # Padding the digit with 5 pixels of black color (zeros) in each side to finally produce the image of (28, 28) padded_digit = np.pad(resized_digit, ((5, 5), (5, 5)), "constant", constant_values=0) digit = padded_digit.reshape(1, 28, 28, 1) digit = digit / 255.0 pred = model.predict([digit])[0] final_pred = np.argmax(pred) data = str(final_pred) + ' ' + str(int(max(pred) * 100)) + '%' print(data) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale = 0.5 color = (255, 0, 0) thickness = 1 cv2.putText(th, data, (Position[m][0], Position[m][1] - 5), font, fontScale, color, thickness) cv2.imshow('image', th) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() btn_save = Button(text='Recognize Digit', command=Recognize_Digit) btn_save.grid(row=2, column=0, pady=1, padx=1) button_clear = Button(text='Clear Widget', command=clear_widget) button_clear.grid(row=2, column=1, pady=1, padx=1) root.mainloop()

它调用了许多库，如tkinter、cv2、numpy、PIL和tensorflow。程序创建了一个图形用户界面，包括一个白色的画布和一个按钮。用户在画布上绘制数字后，可以点击按钮来触发识别数字的功能。程序会将绘制的数字保存为图片...

from PIL import Image import tkinter as tk def site(source, pred, names): img = Image.open(source) x1, x2 = img.size print(x1) print(x2) print(img.size) results = {} for i1 in pred: s = [] for i2 in i1.data.cpu().numpy(): s1 = [] s = list(i2) # 获取中心的(x,y)坐标 x = s[0] = float(round((s[0] + s[2]) / x1 / 2, 4)) y = s[1] = float(round((s[1] + s[3]) / x2 / 2, 4)) # 位置判断 if x < 0.5 and y < 0.5: w = "2 site" elif x < 0.5 and y > 0.5: w = "3 site" elif x > 0.5 and y > 0.5: w = "4 site" else: w = "1 site" s1.append(x) s1.append(y) s1.append(s[2] - s[0]) # 预测框的宽 s1.append(s[3] - s[1]) # 预测框的高 s1.append(names[int(s[5])]) if s[4] < 0.6: break s1.append(w) # 将信息按物体分组 if names[int(s[5])] not in results: results[names[int(s[5])]] = [] results[names[int(s[5])]].append(s1) # 创建GUI界面 window = tk.Tk() window.geometry("800x600") # 创建按钮 for name in results.keys(): tk.Label(window, text="Object " + name + ":").pack() button = tk.Button(window, text="Show " + name + " results", command=lambda name=name: show_results(results[name])) button.pack() # 创建确定按钮 confirm_button = tk.Button(window, text="Confirm and Exit", command=window.quit) confirm_button.pack() def show_results(results): # 创建子界面 win = tk.Toplevel() window.geometry("800x600") win.title("Results") # 创建表格 table = tk.Frame(win) table.pack() # 创建表头 tk.Label(table, text="x").grid(row=0, column=0) tk.Label(table, text="y").grid(row=0, column=1) tk.Label(table, text="width").grid(row=0, column=2) tk.Label(table, text="height").grid(row=0, column=3) tk.Label(table, text="class").grid(row=0, column=4) # 创建表格内容 for i, s1 in enumerate(results): tk.Label(table, text=s1[0]).grid(row=i + 1, column=0) tk.Label(table, text=s1[1]).grid(row=i + 1, column=1) tk.Label(table, text=s1[2]).grid(row=i + 1, column=2) tk.Label(table, text=s1[3]).grid(row=i + 1, column=3) tk.Label(table, text=s1[4]).grid(row=i + 1, column=4) # 创建选择按钮 select_button = tk.Button(table, text="Select", command=lambda s=s1: select_result(s)) select_button.grid(row=i + 1, column=5) # 定义选择结果函数 def select_result(result): print("Selected result:", result) window.mainloop()在这个程序的基础上，修改这个程序将控制台输出x，y，宽，高经摄像头不动机械臂动的自动手眼标定后与类别一块输出

import tkinter as tk from PIL import Image def site(pred, names): cap = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = cap.read() img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) x1, x2 = img.size...

python pil+tkinter播放视频

image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 创建Tkinter图像对象 tk_image = ImageTk.PhotoImage(image) # 在Canvas上显示图像 canvas.create_image(0, 0, anchor="nw", image=tk...
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Python Tkinter实现图片标注功能：代码示例

首先，文章开始于Tkinter库的导入，如果Python版本低于3.0，需要导入Tkinter库的别名（如import Tkinter as tk），而在Python 3.x及以后版本中，可以直接导入（如import tkinter as tk）。接着，作者引入了与...
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项目中常见的问题,记录一下解决方案
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avnet(安富利)网站详情页数据样例

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1-全国各地区建筑业-二级专业承包建筑业企业利润总额2005-2012年-社科数据.zip

该数据集涵盖了2005至2012年间全国各地区二级专业承包建筑业企业的利润总额。这些数据不仅包括了原始数据，还提供了线性插值和ARIMA填补的版本，以便于研究者能够根据不同的需求选择合适的数据形式进行分析。数据集中包含了行政区划代码、地区名称、是否属于长江经济带、经纬度信息、年份以及利润总额等关键指标。这些指标为评估企业的经营效益和盈利水平提供了重要依据，同时也反映了建筑业在不同地区的发展态势。数据来源为国家统计局，确保了数据的权威性和准确性。通过这些数据，研究者可以深入分析建筑业的经济贡献及其在宏观经济中的作用，为政策制定和行业规划提供数据支持。
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CentOS6.4X64安装Oracle11g中文2.05MB最新版本

本文档主要讲述的是CentOS6.4 X64安装Oracle11g；在CentOS安装oracle11g比安装oracle10g简单很多，oracle可以不设置比如OS内核参数、防火墙、环境变量等，所以实施时推荐安装oracle11g。感兴趣的朋友可以过来看看

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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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