import json f=open(r"C:/Users\汤健\Documents\WeChat Files\wxid_z3fgi2frr2gm22\FileStorage\File\2023-05\price2016.csv","r",encoding='utf-8') ls=[] for line in f: line = line.replace("\n", "") ls.append(line.split(",")) f.close() fw=open(r"C:/Users\汤健\Documents\WeChat Files\wxid_z3fgi2frr2gm22\FileStorage\File\2023-05\price2016.json","w",encoding='utf-8') for i in range(1,len(ls)): ls[i]=dict(zip(ls[0],ls[i])) a = json.dumps(ls[1:],sort_keys=True,indent=4,ensure_ascii=False) print(a) fw.write(a) fw.close()

这是一段 Python 代码，主要功能是将一个 CSV 文件转换为 JSON 格式的文件，并将转换后的结果输出到控制台和文件中。

具体实现过程如下：

1. 打开一个名为 "price2016.csv" 的 CSV 文件，使用 utf-8 编码方式读取文件内容，并逐行将数据添加到一个列表中（每行数据以逗号分隔）。

2. 关闭 CSV 文件。

3. 创建一个名为 "price2016.json" 的新文件，使用 utf-8 编码方式打开文件准备写入数据。

4. 遍历列表中的每一项数据，将其转换为字典类型，并使用字典的键值对生成方法重新构建一个新的字典，将其添加到新的列表中。

5. 使用 json.dumps() 方法将列表中的所有字典数据转换为 JSON 格式的字符串，并按照 key 的字母顺序排序、格式化排版，并关闭 ASCII 码编码方式。

6. 将转换后的 JSON 字符串输出到控制台和新建的 JSON 文件中。

7. 关闭 JSON 文件。

需要注意的是，该代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。

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from PIL import Image import numpy as np im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')) print(im.shape, im.dtype) im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2 pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show() from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化，深度值，取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x, grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. # 将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) # 继续归一化 uni_x = grad_x / A # x，y，z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) # 光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子，将梯度还原成灰度 b = b.clip(0, 255) # 舍弃溢出的灰度值 hm = Image.fromarray(b.astype('uint8')) hm.save('D:\\2.jpg')

这段代码使用了Python的PIL库和numpy库，实现了对一张灰度图像进行立体化处理，并添加了虚拟光源效果，最终输出处理后的图像。具体实现步骤如下：

1. 导入需要的库：from PIL import Image import numpy as np

2. 读取图像并转换为灰度图像：im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L'))

3. 对图像进行一些处理，如反色、亮度调整等：im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2

4. 将处理后的图像转换为PIL图像对象并显示出来：pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show()

5.

from PIL import Image im=Image.open("C:\\Users\汤健\Pictures\python.jpg") r,g,b=im.split() om=Image.merge("RGB",(r,g,b)) om.save("C:\\Users\汤健\Pictures\python22.jpg")

这段代码的作用是打开一张名为 "python.jpg" 的图片，将其分离成红色、绿色、蓝色三个通道，然后将它们合并为一张新的图片 "python22.jpg"。其中，“PIL”是Python中的一个图像处理库，它提供了丰富的图像处理函数和方法。代码中的"\\\"是为了转义特殊字符“\”，因为"\\"才是文件路径中的正常字符“\”。