PIL.Image.open(image_files_list[0]).size

时间: 2024-04-08 13:33:21 浏览: 176
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Image-Cropping.zip_image

图片文件列表是指一个包含多个图片文件路径的列表。你可以使用PIL库中的Image.open()函数打开列表中的第一个图片文件，并通过调用size属性获取其尺寸。以下是示例代码： ```python from PIL import Image image_files_list = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"] image = Image.open(image_files_list[0]) image_size = image.size print(image_size) ``` 请注意，你需要在运行此代码之前确保已安装PIL库。
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path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

8. 使用PIL库的Image.open()方法打开图像文件，调整图像大小为(48,48)，并将其转换为数组形式存储在test_image列表中。 9. 将test_image列表转换为NumPy数组形式存储在test_data中。 10. 将test_label...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

from PIL import Image from torchvision import transforms from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from model import convnext_tiny as create...

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

在代码中，使用PIL.Image.open()函数加载了一张名为'basketball.png'的图片作为词云图的形状模板。请确保'basketball.png'文件存在，并且与代码文件在同一目录下。 此外，代码还使用了一些Excel文件（'中间表....
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为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

pixmap = QPixmap(image_paths[0]) pixmap = pixmap.scaled(150, 150) self.label.setPixmap(pixmap) for i in range(1, len(image_paths)): label = QLabel(self) label.move(50 + i * 150, 50) label....

OSError: [Errno 24] Too many open files: 'D:\\movie\\pic\\image17368.jpg'

具体来说，是在使用PIL库的save方法保存图片时，出现了OSError: \[Errno 24\] Too many open files错误。引用\[3\]:根据用户提供的引用内容，可以看出用户遇到了OSError: \[Errno 24\] Too many open files错误，...

AttributeError: 'Detections' object has no attribute 'image'

image_files = sorted(list(Path(image_folder).glob("*.jpg"))) # 遍历每张图片进行检测 for image_file in image_files: # 加载图片 img = Image.open(image_file) # 进行图像检测 results = model(img) #...

用Python浏览指定目录下的各个子目录，如 ./imgs                 /1         /2         /3 每个子目录下有对应数字的图片。 写程序可以自动读取每个子目录下的图片，每读一张图片生成一个列表 [图片x，标签]，这里标签为图片所在目录的名字，如：0，1，2，3，... 将每次生成的列表作为一个元素加入总图片列表，最终把该总列表存入磁盘文件中。 把给定的图片打包为一个文件。 编写类实现，上一步打包文件的读取。 类方法有： __len__获取所有图片的数量。 __getitem__获取每一张图片和对应的标签。 编写程序使用上面自定义的类 在使用文件类的基础上派生出子类。 新的类继承父类的所有语法元素，覆盖父类的__getitem__方法，增加__resize__方法（在_getitem__方法中被调用，用来修改原始图像的尺寸） 使用新的子类，进行图像遍历操作。

with open('file_list.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(file_list, f) 然后，我们可以定义一个类来读取 pickle 文件中的数据： python import pickle class MyDataset: def __init__(self, file_path): ...

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