使用Open Flash Chart制作报表教程

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0 下载量 52 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"利用open flash chart创建报表的项目细节与技术要点" 知识点概述: 1. Open Flash Chart的基本概念与应用 2. 报表创建的基本原理与方法 3. Open Flash Chart在报表创建中的具体应用与优势 4. 项目文件结构与内容解读 1. Open Flash Chart的基本概念与应用 Open Flash Chart是一个开源的Flash图表库,主要功能是利用ActionScript技术,通过XML数据源动态生成各种图表,并展示给用户。该库具有良好的兼容性,支持多种浏览器和设备,可以方便地整合到Web项目中。Open Flash Chart支持多种类型的图表,包括柱状图、折线图、饼图、散点图等,且可以通过自定义样式来满足不同的视觉需求。 2. 报表创建的基本原理与方法 报表是一种数据表现形式,能够以图形或表格的方式清晰、直观地展示数据统计分析结果。创建报表的基本步骤通常包括数据收集、数据处理、图表设计和报表展示等环节。在数据收集阶段,需要明确报表的目的和所要反映的数据内容;数据处理阶段要对收集到的数据进行清洗、分类和计算;图表设计阶段则根据数据特征选择合适的图表类型,并进行排版布局;最终报表展示阶段,将设计好的图表展示给用户。 3. Open Flash Chart在报表创建中的具体应用与优势 在使用Open Flash Chart创建报表时,首先需要准备XML格式的数据源文件,这是因为Open Flash Chart是通过解析XML数据来绘制图表的。接下来,通过调用ActionScript提供的接口,将这些数据动态地加载到图表中,并通过配置不同的参数来控制图表的样式和行为。 Open Flash Chart的优势在于其灵活性高,可高度自定义图表的外观和行为。开发者可以自行编写ActionScript代码来控制图表的生成过程,甚至可以通过扩展组件来增加新的图表类型和功能。此外,由于其使用的是Flash技术,Open Flash Chart生成的图表拥有良好的交云性,支持各种图表的动态交互操作,如缩放、拖动、提示信息显示等。 4. 项目文件结构与内容解读 根据文件名称列表,可以看到本项目包含至少一个文本文件:“a small project.txt”。该文本文件可能包含项目的简要描述、开发说明、配置信息、使用方法等,是理解整个项目的基础文件。从标题和描述中可以推断,本项目的核心功能是利用Open Flash Chart库来创建报表。 在文本文件中可能会详细说明如何配置Open Flash Chart,包括如何设置图表的尺寸、颜色、样式、数据源等。同时,该文件可能还会提供一些示例代码或配置案例,指导用户如何将Open Flash Chart集成到现有的Web项目中。对于开发者而言,该文件是实现项目功能的关键参考资料。 总结: Open Flash Chart为Web开发者提供了一个强大的工具,用于创建各种动态、可交互的图表报表。通过本项目的实施,用户将能够了解如何将Open Flash Chart应用于报表创建中,通过ActionScript编程和XML数据源的解析,将原始数据转换为直观的图表形式。本项目的示例文件“a small project.txt”将为用户提供详细的操作指导和配置示例,帮助用户快速掌握Open Flash Chart的使用方法,并通过实践来提升报表制作的技能。

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-06-07 上传