import osdesktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop')filename = os.path.join(desktop_path, '视频_{}.avi'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')))video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b))解释每条代码

时间: 2024-04-27 21:23:11 浏览: 137
- `import os`: 导入Python的os模块,用于处理文件和目录。 - `desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop')`: 通过os模块获取当前用户的桌面路径,其中`os.path.expanduser('~')`用于获取当前用户的home目录。 - `filename = os.path.join(desktop_path, '视频_{}.avi'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')))`: 通过os模块的join方法将桌面路径和视频文件名连接起来,其中`datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')`用于获取当前时间并格式化成"年月日_小时分钟秒数"的形式,作为视频文件名的一部分。 - `video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b))`: 使用OpenCV的VideoWriter类创建一个视频写入器对象,用于将屏幕截图帧写入视频文件中。其中`filename`是要保存的视频文件名,`fourcc`是视频编码格式,`28`是帧率,`(a, b)`是视频分辨率。 总体而言,这段代码的作用是实现屏幕录制并将录制的视频保存在桌面上。
相关问题

from PIL import ImageGrabimport numpy as npimport cv2from pynput import keyboardimport threadingimport datetimeimport osflag = Falsedef video_record(): p = ImageGrab.grab() a, b = p.size fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') filename = os.path.join(desktop_path, '视频_{}.avi'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S'))) video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b)) while True: im = ImageGrab.grab() inn = cv2.cvtColor(np.array(im), cv2.COLOR_RGB2BGR) video.write(inn) if flag: print('录制结束!') break video.release()def on_press(key): global flag if key == keyboard.Key.esc: flag = True return Falseif __name__ == '__main__': print('开始录制!') th = threading.Thread(target=video_record) th.start() with keyboard.Listener(on_press=on_press) as listener: listener.join()在这段代码上把要保存的文件名修改为自定义格式

你可以把这段代码中的文件名修改为你想要的格式,例如将以下代码中的"视频_{}.avi"修改为"my_video_{}.mp4": ```python filename = os.path.join(desktop_path, 'my_video_{}.mp4'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S'))) ``` 这样录制的视频将以"my_video_日期_时间.mp4"的格式保存在桌面上。

import os import PyPDF2 # PDF文件所在目录 pdf_folder = 'C:\Desktop\papers' # TXT文件所在目录 txt_folder = 'C:\Desktop\papers' # 遍历PDF文件夹中的所有PDF文件 for filename in os.listdir(pdf_papers): if filename.endswith('.pdf'): # 读取PDF文件 pdf_path = os.path.join(pdf_papers, filename) with open(pdf_path, 'rb') as f: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f) # 遍历PDF文件中的所有页面 for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()): # 将页面中的文本提取出来并写入TXT文件 page = pdf_reader.getPage(page_num) text = page.extractText() txt_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '-page{}.txt'.format(page_num+1) txt_path = os.path.join(txt_folder, txt_filename) with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(text)

这是一个Python脚本,用于将一个目录中的所有PDF文件中的文本提取出来,并将其写入到同目录下的TXT文件中。具体实现步骤如下: 1. 导入必要的模块:os模块和PyPDF2模块。 2. 定义PDF文件所在目录和TXT文件所在目录。 3. 遍历PDF文件夹中的所有PDF文件。 4. 对于每一个PDF文件,使用PyPDF2模块读取其内容。 5. 遍历PDF文件中的所有页面,将每一页中的文本提取出来。 6. 将提取出来的文本写入到同目录下的TXT文件中,文件名为原PDF文件名加上页码。
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给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

此代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = 'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = 'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)出现SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape,请修改它,给出完整代码

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

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