fname, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '../QT5/', 'Image files(*.jpg *.gif *.png*.bmp)')

时间: 2024-01-24 14:05:03 浏览: 107
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QT之打开文件对话框选择文件

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这行代码是使用Qt5中的QFileDialog类弹出一个文件选择对话框，让用户选择一个图片文件。其中，self是当前窗口对象，'选择图片'是对话框的标题，'../QT5/'是对话框打开时默认显示的路径，'Image files(*.jpg *.gif *.png*.bmp)'是过滤器，只有符合该过滤器的文件才会在对话框中显示。选定的文件名会被返回给变量fname。
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fname, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择PDF文件', './', 'Image files(*.PDF *.pdf)')什么意思

- 'Image files(*.PDF *.pdf)' 是文件类型过滤器，只有符合该过滤器的文件才会显示在对话框中。 代码中使用了一个特殊的语法 _，这是 Python 中的一个惯例，表示一个不需要使用的变量，可以将其赋值给 _ 这个...

from moviepy.editor import VideoFileClip from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QApplication import sys import os import subprocess def choose_file(): fname = QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Open file', 'E:\Picture\MIUI',"Video files (*.mp4 *.avi)") return fname[0] def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname).subclip(t_start=1, t_end=2).resize(0.5) clip.write_gif("movie.gif", fps=60) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) if __name__ == '__main__': main() 题号效率

当前的代码中，你首先将原视频剪辑为一个 1-2 秒的片段，再将其缩小为原先的一半，最终导出为 GIF。这个过程中，可能会涉及到多次视频解码、编码等操作，效率较低。 你可以尝试使用 subclip() 方法的 duration ...

def render(self, mode='human'): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500,500) self.viewer.set_bounds(-2.2,2.2,-2.2,2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0,0,0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi/2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u/2, np.abs(self.last_u)/2) return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')

这是一个用于可视化的函数，用于渲染一个叫做 CartPole 的强化学习环境。这个函数使用 Python 的 gym 库提供的 rendering 模块来创建一个图形化界面，其中包含了一个杆子和一个小车。这个函数的主要作用是将当前状态...

def render(self, mode="human"): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500, 500) self.viewer.set_bounds(-2.2, 2.2, -2.2, 2.2) rod = rendering.make_capsule(1, 0.2) rod.set_color(0.8, 0.3, 0.3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(0.05) axle.set_color(0, 0, 0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1.0, 1.0) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi / 2) if self.last_u is not None: self.imgtrans.scale = (-self.last_u / 2, np.abs(self.last_u) / 2) return self.viewer.render(return_rgb_array=mode == "rgb_array")

这是一个函数的代码，可以在OpenAI的gym...然后，将一个指向图片文件的路径添加到渲染器中。最后，将杆的旋转角度和图片的缩放比例设置为上一次的动作并返回渲染结果。这个函数的主要作用是帮助人们可视化倒立摆环境。

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_global_desc(fnames, model, device = torch.device('cpu')): model = model.eval() model= model.to(device) config = resolve_data_config({}, model=model) transform = create_transform(**config) global_descs_convnext=[] for i, img_fname_full in tqdm(enumerate(fnames),total= len(fnames)): key = os.path.splitext(os.path.basename(img_fname_full))[0] img = Image.open(img_fname_full).convert('RGB') timg = transform(img).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): desc = model.forward_features(timg.to(device)).mean(dim=(-1,2)) #.mean(dim=(-1,2)) 对提取的特征进行平均池化操作，将每张图片的特征转换成一个向量； #print (desc.shape) desc = desc.view(1, -1) #将向量转化成大小为 (1, 特征维度) 的矩阵； desc_norm = F.normalize(desc, dim=1, p=2) #对矩阵进行 L2 归一化，将向量长度归一化到 1； #print (desc_norm) global_descs_convnext.append(desc_norm.detach().cpu()) global_descs_all = torch.cat(global_descs_convnext, dim=0) # 将所有图片的特征向量拼接成一个矩阵 return global_descs_all

- img = Image.open(img_fname_full).convert('RGB')：打开图片文件，并将其转换为 RGB 格式。 - timg = transform(img).unsqueeze(0).to(device)：对图片进行预处理变换，并将其移动到指定设备上进行运行。 ...

# # 全区预测 block_size = 500 # 设置块大小 raster = path + '/bands/ccrop21.tif' output_fname = path + 'predict/RFpredict2021.tif' # 打开 TIFF 文件 raster_dataset = gdal.Open(raster, gdal.GA_ReadOnly) geo_transform = raster_dataset.GetGeoTransform() proj = raster_dataset.GetProjectionRef() # 获取 TIFF 文件的行列数和波段数 rows = raster_dataset.RasterYSize cols = raster_dataset.RasterXSize n_bands = raster_dataset.RasterCount # 创建输出文件 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_dataset = driver.Create(output_fname, cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32) out_dataset.SetGeoTransform(geo_transform) out_dataset.SetProjection(proj) # 逐块处理数据 for i in range(0, rows, block_size): for j in range(0, cols, block_size): # 计算当前块的行列范围 i_end = min(i + block_size, rows) j_end = min(j + block_size, cols) i_size = i_end - i j_size = j_end - j # 逐块读取数据 bands_data = [] for b in range(1, n_bands + 1): band = raster_dataset.GetRasterBand(b) data = band.ReadAsArray(j, i, j_size, i_size) bands_data.append(data) # 将数据堆叠为一个三维数组 bands_data = np.dstack(bands_data) # 将数据重塑为二维数组 n_samples = i_size * j_size flat_pixels = bands_data.reshape((n_samples, n_bands)) # 预测并将结果写入输出文件 result = RFmodel.predict(flat_pixels) ypredict = result.reshape((i_size, j_size)) out_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(ypredict, j, i) out_dataset.FlushCache() del out_dataset

这段代码是使用随机森林模型对一个TIFF文件进行预测，并将结果写入另一个TIFF文件中。具体来说，它首先打开一个TIFF文件，并获取其行列数和波段数，然后创建一个输出TIFF文件，设置其地理变换和投影信息，并逐块读取...

image_data.auto_generate_coordinates().unwrap(); image_data.auto_generate_dead_pixels().unwrap(); image_data.auto_generate_mass_list()?.unwrap(); let base_name = path.file_stem().unwrap().to_str().unwrap(); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_tic.png")); let buffer = image_data.to_buffer().unwrap();

接下来，使用给定路径的文件名（不带扩展名）作为基础文件名，通过字符串操作拼接后缀名 "_tic.png"，生成保存图像的文件名 fname。 最后，调用 to_buffer() 方法将图像数据转换为缓冲区，并将结果保存到 ...

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

这段代码是用于对EEG数据进行分类的。首先，它读取了一个数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集。然后，它使用EEGNet模型对数据进行训练和验证，并输出分类准确率。其中，EEGNet模型是一种针对EEG数据设计的...

lass MainWindow(QTabWidget): # 基本配置不动，然后只动第三个界面 def __init__(self): # 初始化设置 super().__init__() self.setWindowTitle('人脸识别系统') self.resize(1100, 650) self.setWindowIcon(QIcon("UI_images/logo.png")) # 要上传的图片路径 self.up_img_name = "" # 要检测的图片名称 self.input_fname = "" # 要检测的视频名称 self.source = '' self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 初始化中止事件 self.stopEvent = threading.Event() self.stopEvent.clear() # 初始化人脸向量 self.known_names, self.known_encodings = self.initFaces() # 加载lbp检测器 # 加载人脸识别模型 # 初始化界面 self.initUI() self.set_down()讲解一下这写代码实现什么功能

5. 初始化GUI界面，包括设置Tab页、添加控件和信号槽等； 6. 实现了一个线程安全的停止事件，用于控制线程的中止； 7. 最后，调用了一个set_down()函数，但是这个函数的实现并没有在代码中给出，所以不能确定其实现...

def psd_topo(data,fname,name): plt.clf() freqs, psd = eeg_psd(data, 1000) mean_psd = np.mean(psd, axis=1) fig, ax = plt.subplots() im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False,cmap="Reds") fig.colorbar(im, ax=ax) plt.title(name) plt.savefig(fname) 怎么改变这段代码的colorbar

MNE-Python支持许多不同的颜色映射，你可以根据自己的需要选择一个适合的颜色映射。以下是一些常用的颜色映射示例： - "Reds"：红色调色板 - "Blues"：蓝色调色板 - "Greens"：绿色调色板 - "viridis"：一种渐变的...

debug下面的代码：SELECT c1.FCUSTID 客户内码, c1.FNUMBER 客户编码, c1.FFORBIDSTATUS 禁用状态, c1.FFAX 报表代理商, c1.FSALDEPTID 部门编码, c1.F_GN_GROUPNUMBER 客户分组编号, c1.FSELLER 销售员编码 c1.F_QYJL 区域经理编码, c1.FSELLER 销售员编码, c1.F_KFY 客服员编码, c1.F_KFYH 客服用户编码, c2.FPROVINCE 省份编码, c2.FCITY 地市编码, c3.FNAME 客户名称, c4.FNAME 销售员, c5.FNAME 区域经理, c6.FNAME 客服员, c7.FNAME 客服用户, c8.FDATAVALUE 省份名称, c9.FDATAVALUE 地市名称, c10.FNAME 部门名称 FROM T_BD_CUSTOMER c1 LEFT JOIN T_BD_CUSTOMEREXT c2 ON c1.FCUSTID = c2.FCUSTID LEFT JOIN T_BD_CUSTOMER_L c3 ON c1.FCUSTID = c3.FCUSTID LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c4 ON c1.FSELLER = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c5 ON c1.F_QYJL = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c6 ON c1.F_KFY = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c7 ON c1.F_KFYH = C4.fid LEFT JOIN T_BAS_ASSISTANTDATAENTRY_L c8 ON c5.FentryID = C2.FPROVINCE LEFT JOIN T_BAS_ASSISTANTDATAENTRY_L c9 ON c6.FentryID = C2.FCITY LEFT JOIN T_BD_DEPARTMENT_L c10 ON c7.FDEPTID = C1.FSALDEPTID

QYJL AS 区域经理编码, c1.F_KFY AS 客服员编码, c1.F_KFYH AS 客服用户编码, c2.FPROVINCE AS 省份编码, c2.FCITY AS 地市编码, c3.FNAME AS 客户名称, c4.FNAME AS 销售员, c5.FNAME AS 区域经理, c6.FNAME AS ...

 do_upload_new.php （用于实现防护) <?php include_once "functions.php"; if(___________)//如果不存在 session start_session($expires); if(! isset($_SESSION['username'])) { exit('您没有权限访问此页面'); } if (!isset($_POST['upload'])) { exit('请选择需要上传的文件'); } if($_POST['path'] != 'uploads' && $_POST['path'] != 'face')/*判断 路径变量*/ { exit('路径错误'); } $target_path = 'c:/uploads/' . $_POST['path'];/*设置非 web 目录保存 文件*/ $uploaded_name = $_FILES['file']['name']; /*上传文件名*/ $temp = explode(".", $uploaded_name);/*以’.’为分隔符将字符串打散 为数组*/ $uploaded_type = ______; //end 函数获取文件后缀 $uploaded_size = $_FILES['file'][____];//$_FILES 函数获取文件大小 if($uploaded_size > 1000000) { exit('文件超过 1M 字节，上传失败'); } if(_________________________________/*strtolower()处理文件后缀*/ _________________________________ _________________________________ ) { exit('文件类型错误，上传失败'); } $fname = md5( time() . $uploaded_name ) . '.' . $uploaded_type;/* 对文件名进行 md5()处理，文件重命名*/ $target_path = $target_path . '/' . ________;//文件名 while(true) { if(!file_exists($target_path)) break; else { $fname = md5( time() . $uploaded_name ) . '.' . $uploaded_type; $target_path = $target_path . '/' . $fname; } } if(!move_uploaded_file($_FILES['file']['tmp_name'], $target_path)) { echo '内部错误，上传失败'; } else { echo htmlspecialchars($uploaded_name) . ' 上传成功! 当前文件名 为' .$fname; } ?>

move_uploaded_file($_FILES['file']['tmp_name'], $target_path)) { echo '内部错误，上传失败'; } else { echo htmlspecialchars($uploaded_name) . ' 上传成功! 当前文件名为' .$fname; } ?> 请注意，这段...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

5. 如果提供了 Stokes 向量文件，则从中加载 Stokes 向量 stokes；否则使用默认值。 6. 计算观测方向向量 v 和半角向量 H。 7. 计算太阳和观测方向之间的夹角 theta_d。 8. 计算半角向量和法线向量之间的差...
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小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。