color_codes

时间: 2023-10-24 14:08:04 浏览: 36
color_codes是指颜色代码,也称为颜色名称或颜色字符串。在Python中,可以使用颜色代码来指定图表、图形和文本的颜色。常见的颜色代码包括RGB(红绿蓝)、HEX(十六进制)、HSV(色相饱和度亮度)等。例如,RGB颜色代码可以表示为(255, 0, 0)表示红色,(0, 255, 0)表示绿色,(0, 0, 255)表示蓝色。HEX颜色代码则以“#”开头,后跟6个十六进制数字,例如“#FF0000”表示红色,“#00FF00”表示绿色,“#0000FF”表示蓝色。这些颜色代码可以在Python的数据可视化库中使用,如matplotlib和seaborn,用于指定绘图元素的颜色。
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sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)

这是一个用于设置Seaborn绘图风格的代码,style参数设置为“darkgrid”表示绘图风格为深色网格线条,palette参数为“muted”表示使用柔和的颜色调色板,color_codes参数设置为True表示使用颜色代码。Seaborn是一个Python数据可视化库,它建立在matplotlib库之上,提供了更加美观和高级的图形绘制功能。

seaborn.set(context='notebook',style='darkgrid',palette='deep',font='sans-serif',font_scale=1,color_codes=True,rc=None)什么意思

这段代码是用于设置 Seaborn 图形库的全局参数的。该函数可以接受多个参数: - context:表示 Seaborn 图形的上下文,可以是 "paper"、"notebook"、"talk"、"poster" 等,不同的上下文会影响 Seaborn 图形元素的大小、线条粗细等属性; - style:表示 Seaborn 图形的风格,可以是 "white"、"dark"、"whitegrid"、"darkgrid"、"ticks" 等,不同的风格会影响 Seaborn 图形中线条、坐标轴、背景色等属性; - palette:表示 Seaborn 图形的颜色调色板,可以是 "deep"、"muted"、"bright"、"pastel"、"dark" 等,不同的调色板会影响 Seaborn 图形中颜色的选择和搭配; - font:表示 Seaborn 图形中使用的字体; - font_scale:表示 Seaborn 图形中字体大小的缩放比例; - color_codes:表示 Seaborn 是否使用颜色代码,可以是 True 或 False; - rc:表示 Seaborn 其他参数的字典,可以用来设置 Seaborn 图形的其他参数。 该函数的调用可以用于设置全局的 Seaborn 图形属性,使得后续绘制的所有 Seaborn 图形都具有相同的属性风格。

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#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并成一个代码

# 获取指定目录下的所有图片路径12 image_paths = glob.glob(directory + "/*.png") + glob.glob(directory + "/*.jpg") for image_path in image_paths: # 读取图片 image = cv2.imread(image_path) # 将图片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 解码二维码 barcodes = pyzbar.decode(gray) for barcode in barcodes: # 解码得到的二维码数据转换为UTF-8格式 barcode_data = barcode.data.decode("utf-8") # 获取二维码在图片中的位置 (x, y, w, h) = barcode.rect # 更新字典中二维码对应的图片名为最后一次出现的图片名 qr_code_dict[barcode_data] = (barcode_data, image_path, (x, y)) rospy.loginfo(barcode_data) # 打开或创建文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.txt", "w") as f: #qr_codes为文件名.txt /root/oo/ # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): #qr_code接收键 image_name接收对应键的值 # 将图片名、二维码信息和坐标写入文件 f.write('{}\t{}\t\n'.format(image_name, qr_code)) # 打开或创建CSV文件,并以写入模式打开 with open("/root/picture/openmv/qr_codes.csv", "w") as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) # 写入CSV文件的表头 writer.writerow(["QR Code"]) # 遍历字典中的每个二维码和对应的图片名 for qr_code, image_name in qr_code_dict.items(): # 替换二维码内容中的双引号 qr_code = qr_code.replace('"', '') # 将二维码内容写入CSV文件 writer.writerow([qr_code])

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