def save_image(self, method='qt5'):#保存图像 self.filename = '{}/face_dataset/{}/'.format(rootdir, self.dialog_text_id) self.mk_folder(self.filename) if method == 'qt5': photo_save_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath('__file__')), '{}'.format(self.filename)) save_filename = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png" self.showImage.save(photo_save_path + save_filename) else: p = os.path.sep.join([output, "{}.png".format(str(total).zfill(5))]) cv2.imwrite(p, self.showImage) self.Dialog.lcdNumber_collection_nums.display(self.have_token_photos)

这段代码是用来保存图像的，具体来说，它会将当前显示的图像保存为 PNG 格式的图片，文件名为当前时间（精确到秒）加上 ".png" 后缀，保存在指定的目录下。如果方法参数为 "qt5"，则使用 Qt5 库的方法来保存图像，否则使用 OpenCV 库的方法来保存图像。最后，它还会更新界面上的数字显示，显示已经保存的图片数量。

相关问题

如何为以下类实现__len__()方法：# 加载数据集 class CancerDataset(Dataset): def __init__(self, transform=None): self.transform = transform self.data = []

为了为CancerDataset类实现__len__()方法，需要在类中添加该方法并返回数据集的长度。通常情况下，数据集的长度就是数据集中数据的数量。

以下是一个示例实现：

class CancerDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform=None):
        self.transform = transform
        self.data = []
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

在上面的实现中，我们添加了一个__len__()方法，并在其中返回了self.data的长度。这个实现假定self.data是一个包含所有数据的列表，因此数据集的长度就是该列表的长度。

当我们使用一个实例化的CancerDataset对象并调用len()函数时，__len__()方法会被调用，返回数据集的长度。

class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader

这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类，并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数：data 和 length。其中，data 是输入数据，length 是数据集的长度。__getitem__ 方法用于获取指定索引的数据。在该方法中，代码首先从输入数据中获取指定索引的数据，然后将其转换成 torch.Tensor，并将其返回。__len__ 方法返回该数据集的长度。

接下来，代码创建了一个名为 "trn_loader" 的数据加载器，该加载器使用 RandomDataset 类创建数据集，并使用 batch_size、shuffle 和 **kwopt 等参数进行配置。最后，代码返回了该数据加载器。该代码的目的是将训练数据和标签转换成 torch.Tensor，并创建一个 PyTorch 数据加载器，以便进行机器学习模型的训练。