add_image()代码的参数怎么输入
时间: 2024-05-15 18:18:36 浏览: 6
add_image()是一个函数,它可以在图像界面上添加图片。它的参数需要输入一个图片的路径或者是一个图片的对象。如果你想添加一个已经存在于你的电脑中的图片,你需要输入图片的路径,例如:
```python
from tkinter import *
from PIL import ImageTk, Image
root = Tk()
# 打开图片
img = Image.open("example.jpg")
# 转换为 PhotoImage 对象
image = ImageTk.PhotoImage(img)
# 添加图片
label = Label(root, image=image)
label.pack()
root.mainloop()
```
如果你想添加一个在程序中生成的图片,你需要将图片转换为PhotoImage对象,例如:
```python
from tkinter import *
from PIL import ImageTk, Image
root = Tk()
# 创建一个 200x200 的图片
img = Image.new("RGB", (200, 200), "#FFFFFF")
# 转换为 PhotoImage 对象
image = ImageTk.PhotoImage(img)
# 添加图片
label = Label(root, image=image)
label.pack()
root.mainloop()
```
相关问题
TypeError: add_image() got an unexpected keyword argument 'dataformat'
抱歉,我之前犯了一个错误。在PyTorch 1.5.0版本之前,add_image()函数确实接受"dataformats"参数,但是在1.5.0版本之后,参数名称已更改为"dataformat",并且"dataformats"参数已被弃用。
因此,您需要将"dataformats"参数改为"dataformat"。修改后的代码如下所示:
```
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
from PIL import Image
writer = SummaryWriter("logs")
image_path = "D:\\ymproject\\learn pytorch\\DataSet\\train\\ants_image\\0013035.jpg"
img_PIL = Image.open(image_path)
img_array = np.array(img_PIL)
print(type(img_array))
print(img_array.shape)
writer.add_image("test", img_array, 1, dataformat='HWC')
# y=2x
for i in range(100):
writer.add_scalars("y=2x", 3*i, i)
writer.close()
```
希望这次能够帮助您解决问题。如果仍然有任何疑问,请随时告诉我。
# Basic options parser.add_argument("-style_image", help="Style target image", default='examples/inputs/seated-nude.jpg') parser.add_argument("-style_blend_weights", default=None) parser.add_argument("-content_image", help="Content target image", default='examples/inputs/tubingen.jpg') parser.add_argument("-image_size", help="Maximum height / width of generated image", type=int, default=450) parser.add_argument("-gpu", help="Zero-indexed ID of the GPU to use; for CPU mode set -gpu = c", default=0) # Optimization options parser.add_argument("-content_weight", type=float, default=5e0) parser.add_argument("-style_weight", type=float, default=1e2) parser.add_argument("-normalize_weights", action='store_true') parser.add_argument("-normalize_gradients", action='store_true') parser.add_argument("-tv_weight", type=float, default=1e-3) parser.add_argument("-num_iterations", type=int, default=1000) parser.add_argument("-init", choices=['random', 'image'], default='random') parser.add_argument("-init_image", default=None) parser.add_argument("-optimizer", choices=['lbfgs', 'adam'], default='lbfgs') parser.add_argument("-learning_rate", type=float, default=1e0) parser.add_argument("-lbfgs_num_correction", type=int, default=100) # Output options parser.add_argument("-print_iter", type=int, default=50) parser.add_argument("-save_iter", type=int, default=100) parser.add_argument("-output_image", default='out.png')这段代码是什么意思?
这段代码是一个命令行参数解析器(parser),用于解析用户在命令行中输入的参数。它定义了一系列可用的选项和默认值,用于控制图像样式迁移算法的行为。下面是每个参数的含义:
- `-style_image`: 指定样式目标图像的路径,默认为 'examples/inputs/seated-nude.jpg'。
- `-style_blend_weights`: 样式融合权重,默认为 None。
- `-content_image`: 指定内容目标图像的路径,默认为 'examples/inputs/tubingen.jpg'。
- `-image_size`: 生成图像的最大高度/宽度,默认为 450 像素。
- `-gpu`: 指定使用的 GPU 的索引,默认为 0。如果要使用 CPU 模式,则设置 `-gpu = c`。
优化选项:
- `-content_weight`: 内容损失的权重,默认为 5e0。
- `-style_weight`: 样式损失的权重,默认为 1e2。
- `-normalize_weights`: 是否对权重进行归一化。
- `-normalize_gradients`: 是否对梯度进行归一化。
- `-tv_weight`: 总变差正则化项的权重,默认为 1e-3。
- `-num_iterations`: 迭代次数,默认为 1000。
- `-init`: 初始化生成图像的方式,可选 'random'(随机初始化)或 'image'(使用指定的初始化图像)。
- `-init_image`: 用于初始化生成图像的图像路径,默认为 None。
- `-optimizer`: 优化器的选择,可选 'lbfgs' 或 'adam',默认为 'lbfgs'。
- `-learning_rate`: 学习率,默认为 1e0。
- `-lbfgs_num_correction`: L-BFGS 优化器的参数,用于控制历史信息的存储量,默认为 100。
输出选项:
- `-print_iter`: 每隔多少次迭代输出一次信息,默认为 50。
- `-save_iter`: 每隔多少次迭代保存一次生成的图像,默认为 100。
- `-output_image`: 生成图像的保存路径,默认为 'out.png'。
通过在命令行中使用这些参数,可以控制图像样式迁移算法的行为,并生成符合用户需求的图像。
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