Qt.KeepAspectRatio

时间: 2023-07-10 16:33:51 浏览: 211
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QT图片融合与调节.rar

Qt.KeepAspectRatio是一个Qt中的枚举类型常量，用于指定在绘制图形时保持宽高比的方式。它有以下几种取值： - Qt::IgnoreAspectRatio：不保持宽高比，拉伸或压缩图像以适应窗口或容器的大小。 - Qt::KeepAspectRatio：保持宽高比，缩放图像以适应窗口或容器的大小，但不会改变宽高比。 - Qt::KeepAspectRatioByExpanding：保持宽高比，缩放图像以填充窗口或容器的大小，可能会超出窗口或容器的边界。 这些常量通常在绘制图像时使用，以确保图像在不同大小的容器中得到正确的显示。
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pixmap = pixmap.scaled(200, 200, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation) 运行在self.show()之后有什么问题

这行代码会对pixmap进行缩放，并且在保持宽高比的同时进行平滑的转换。但是，如果该行代码在self.show()之后运行，可能会导致缩放的效果无法立即显示出来，因为已经显示的窗口不会自动更新其内容。...

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import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name ...

python的pyqt的gui设计，一次性打开五张图片代码：class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("书法体风格识别") self.setGeometry(100, 100, 400, 500) self.resize(900,900) self.image_label = QLabel(self) self.result_label = QLabel(self) self.open_button = QPushButton self.open_button = QPushButton("选择图片", self) self.open_button.clicked.connect(self.open_image) self.predict_button = QPushButton("图片识别", self) self.predict_button.clicked.connect(self.predict_image) self.progress_bar = QProgressBar(self) self.progress_bar.setMinimum(0) self.progress_bar.setMaximum(100) self.progress_bar.setValue(0) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.image_label) layout.addWidget(self.open_button) layout.addWidget(self.predict_button) layout.addWidget(self.result_label) layout.addWidget(self.progress_bar) central_widget = QWidget(self) central_widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(central_widget) self.class_dict = None self.model = None self.load_model() def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_path, _ = file_dialog.getOpenFileName(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_path: self.display_image(file_path) def display_image(self, image_path): self.current_image_path = image_path image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

可以在打开图片的方法open_image中添加一个循环，一次性打开五张图片。具体的代码实现如下： python def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames...

arguments did not match any overloaded call: scaled(self, width: int, height: int, aspectRatioMode: Qt.AspectRatioMode = Qt.IgnoreAspectRatio, transformMode: Qt.TransformationMode = Qt.FastTransformation): argument 3 has unexpected type 'int' scaled(self, size: QSize, aspectRatioMode: Qt.AspectRatioMode = Qt.IgnoreAspectRatio, transformMode: Qt.TransformationMode = Qt.FastTransformation): argument 1 has unexpected type 'int'

scaled_pixmap = pixmap.scaled(QSize(100, 100), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation) # 使用 QImage 对象进行图像缩放 image = QImage('image.png') scaled_image = image.scaled(QSize(100, 100), Qt....

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i ==...

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 分类标签 sizes = [15, 30, 45, 10] # 每个分类的数值 # 饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 图片大小 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) # 绘制饼图 plt.axis('equal') # 设置饼图为正圆形 # 保存图形 plt.savefig('quadratic_function.png',dpi=1000) pix = QPixmap("quadratic_function.png") new_width = self.Market.label.width() print(pix.width()) new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label.setPixmap(scaled_pixmap)显示pix,width（）为0

scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio, Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) your_label.setPixmap(scaled_pixmap) # 替换为您需要显示图片的...

以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat'，代码如下： def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

这个错误通常是由于cv2.imshow()函数的参数不正确导致的。在你的代码中，cv2.imshow()函数的参数... self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

以下代码出现错误：NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下：@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio)) 此外，还需要将 cv2.waitKey(0) 改为 cv2.waitKey()，否则程序会一直等待用户输入任意键盘...

select_sqli ="SELECT time,SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio,1 - SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio_complement FROM sheji.sale GROUP BY time;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'portion','r_portion']) data.set_index('time') data = data.sort_index() data = data.iloc[:5, :] plt.figure(figsize=(9.42,1)) data.plot(kind='bar', stacked=True) # 设置标题和标签 plt.title('Sales Ratio of Different Categories') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Ratio') plt.xticks(rotation=90) # 显示图形 plt.savefig('portion.png',dpi=300) pix = QPixmap("portion.png") new_width = self.Market.label_4.width() new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label_4.setPixmap(scaled_pixmap) plt.close()为什么横轴变成0，1，2，3，4了，应该为日期

根据你提供的代码，应该是因为没有正确设置横轴的标签。可以尝试在data.plot()函数中添加参数 x='time' 来指定横轴，例如 data.plot(kind='bar', stacked=True, x='time')。另外，你也可以尝试在绘制图形之前...

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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。