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 11:37:18 浏览: 195
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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