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window.print打印 不要显示时间和网址

时间: 2025-01-05 08:42:30 浏览: 255
window.print() 方法是JavaScript中用于直接调用浏览器的打印功能,默认情况下它会包含当前页面的部分或全部内容,包括时间戳和URL等元数据。如果你想隐藏这些信息,可以采用一些技巧: 1. 首先,在调用`window.print()`之前,你可以通过JavaScript获取或设置页面元素的样式,隐藏不必要的元素,比如页眉、页脚中的时间或URL。 ```javascript document.getElementById("time-or-url").style.display = "none"; // 隐藏id为"time-or-url"的元素 ``` 2. 另外,有些浏览器允许你在打印前设置选项,比如Chrome和Firefox支持`printSetup`对象,但这个特性在IE中不受支持。如果仅对现代浏览器有效,可以这样做: ```javascript var printOptions = { landscape: true, // 设置为横向打印 pageRange: '1', // 打印特定页码 header: '', footer: '' // 空字符串表示无页眉页脚 }; window.print(printOptions); ``` 然而,需要注意的是,并非所有浏览器都支持自定义打印选项,因此这种方法可能不是跨平台的解决方案。
相关问题

window.print() 打印不要时间和网址

`window.print()` 是 JavaScript 中的一个内置函数,它用于直接调起浏览器的打印功能,无需用户手动操作。当你在一个网页上运行这个函数,浏览器会打开一个新的窗口,并加载当前页面的内容,准备进行打印。这个函数通常用于提供网页内的快速打印选项。 例如,在一个按钮点击事件的处理程序中,你可以这样使用: ```javascript <button onclick="window.print()">立即打印</button> ``` 当用户点击这个按钮,浏览器将开始打印当前页面内容,不会显示源网址,也不会等待时间。如果你希望控制打印的一些设置,如页眉、页脚或者是否包含页面标题等,可以配合 `window.print()` 使用一些额外的参数,比如创建一个自定义的打印预览对话框: ```javascript function customPrint() { var opt = { margin: 0, pageRanges: '1', headerText: 'Custom Header', footerHTML: '<p>Footer Text</p>' }; window.print(opt); } // 或者绑定到元素 document.getElementById('printButton').onclick = customPrint; ```

window.print打印参数设置 不显示时间

在JavaScript中,`window.print()` 函数用于直接打开浏览器的默认打印机进行打印操作。如果你想要控制打印时不包含当前的时间戳或其他动态内容,可以考虑在调用打印前,先从HTML元素中移除那些不需要打印的信息。 例如,如果你有一个包含日期的元素,你可以这样做: ```javascript var dateElement = document.getElementById('datetime-element'); dateElement.style.display = 'none'; // 隐藏该元素 // 然后调用打印 window.print(); ``` 在这个例子中,我们隐藏了ID为'datetime-element'的元素,它通常会显示当前时间。这样在打印出来的文档中就不会有时间信息了。记得在打印完成后恢复这个元素的可见性: ```javascript window.onload = function() { dateElement.style.display = ''; // 恢复元素的原样式 }; ``` 如果你想对所有可能的打印项进行这样的处理,你需要遍历DOM并找到需要隐藏的元素。
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from pywinauto.application import Application, findwindows import pywinauto import math import time # app = Application('uia').start(app_path) # sfinge_name = "SFinGe - Synthetic Fingerprint Generator - Demo Version" class AutoSFinge: # class attribute __sfinge_name = "SFinGe - Synthetic Fingerprint Generator - Demo Version" __resolution_name = "Select sensor area and resolution" __step1_name = "Step 1 - Fingerprint mask generation" __step2_name = "Step 2 - Directional map generation" __step3_name = "Step 3 - Density map and ridge pattern generation" __step4_name = "Step 4 - Permanent scratches" # instance attribute def __init__(self, app_path): self.app_path = app_path def start(self): print("start") windows = findwindows.find_windows(title=AutoSFinge.__sfinge_name, backend="win32") windows_num = len(windows) if windows_num > 0: print("there are some SFinge Windows,please close them") return 0 self.app = Application('uia').start(self.app_path) main_dlag = self.app.window(title=AutoSFinge.__sfinge_name) # print(main_dlag.print_control_identifiers()) main_dlag.wait('exists', timeout=5) generate_btn = main_dlag.child_window(title="Generate...", control_type="Button") exit_btn = main_dlag.child_window(title="Exit", control_type="Button") generate_btn.click() resolution_dlag = main_dlag.child_window(title=AutoSFinge.__resolution_name, control_type="Window") # resolution_dlag.wait('exists', timeout=5) # print(resolution_dlag.print_control_identifiers()) resolution_ok_btn = resolution_dlag.child_window(title="OK", control_type="Button") # resolution_ok_btn.wait('exists', timeout=5) resolution_ok_btn.click() # step 1 step1_dlag = main_dlag.window(title=AutoSFinge.__step1_name, control_type="Window") step1_dlag.wait('exists', timeout=5) # print(step1_dlag.print_control_identifiers()) # step1_dlag.dump_tree() combobox_finger_type_step1 = step1_d

from tkinter import * import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, Text from tkinter import Toplevel, Entry, messagebox from tkinter.filedialog import askdirectory,askopenfilename from PIL import Image, ImageTk import cv2 #import pytesseract import threading import pyautogui import os import numpy as np import pandas as pd #import random #import sched #(计划任务) #import schedule import winsound #电脑报警音 #import pyodbc import pymysql import mysql.connector from datetime import datetime import time import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_tkagg import (FigureCanvasTkAgg,NavigationToolbar2Tk) from matplotlib.font_manager import FontProperties class MainWindow: def __init__(self, master): #self.master = master #self.master.title("登录数据库") self.master = master self.master.title("登录数据库") print('系统登录-总界面') self.flag_conn = 0 label_topic_0 = tk.Label(self.master, text="电力设备热致故障温度预警系统", font=('楷体', 22)) label_topic_0.place(x=40, y=50) #label_topic_0.attributes("-alpha", 0.5) # 设置透明度为50% label_topic_1 = ttk.Label(self.master, text="登 录 数 据 库", font=('楷体', 22)) label_topic_1.place(x=140, y=100) label_server=tk.Label(self.master,text = "Server",width=8, height=2,font=('宋体', 14)) label_server.place(x=50, y=200) self.entry_item_01 = tk.Entry(self.master,width=30, bg="white",font=('宋体', 14)) self.entry_item_01.place(x=150 , y=210) default_text1 = 'localhost' self.entry_item_01.insert(0, default_text1) label_database=tk.Label(self.master,text = "Database",width=8, height=2,font=('宋体', 14)) label_database.place(x=50, y=250) self.entry_item_02 = tk.Entry(self.master,width=30, bg="white",font=('宋体', 14)) self.entry_item_02.place(x=150 , y=260) default_text2= 'pic_temp' self.entry_item_02.insert(0, default_text2) label_Username=tk.Label(self.master,text = "Username",width=8, height=2,font=('宋体', 14)) label_Username.place(x=50, y=300) self.entry_item_03 = tk.Entry(self.master,width=30, bg="white",font=('宋体', 14)) self.entry_item_03.place(x=150 , y=310) default_text3= 'root' self.entry_item_03.insert(0, default_text3) label_Password=tk.Label(self.master,text = "Password",width=8, height=2,font=('宋体', 14)) label_Password.place(x=50, y=350) self.entry_item_04 = tk.Entry(self.master,width=30, bg="white",font=('宋体', 14)) self.entry_item_04.place(x=150 , y=360) default_text4= '******' self.entry_item_04.insert(0, default_text4) self.radio_win = tk.StringVar() # 创建一个StringVar变量,用于存储选中的值 self.radio_win.set('1') #radio_var.set(None) # 创建第一个单选框 #radio_button1 = tk.Radiobutton(self.master, text="Windows认证",variable=self.radio_win, value="1",font=('宋体', 14)) #radio_button1.place(x=150, y=400) # 创建第二个单选框 #radio_button2 = tk.Radiobutton(self.master, text="Sql认证",variable=self.radio_win, value="2",font=('宋体', 14)) #radio_button2.place(x=300, y=400) label_status=tk.Label(self.master,text = "连接状态",width=8, height=2,font=('宋体', 14)) label_status.place(x=50, y=450) self.label_conn=tk.Label(self.master,text = "------",width=15, height=2,font=('宋体', 14)) self.label_conn.place(x=150, y=450) self.button_login_sql = tk.Button(self.master, text="连接", command=self.login_sql,width=10, height=2,font=('宋体', 14)) self.button_login_sql.place(x=50, y=550) self.button_login = tk.Button(self.master, text="登录", command=self.open_window_main,width=10, height=2,font=('宋体', 14)) self.button_login.place(x=200, y=550) self.button_close = tk.Button(self.master, text="退出", command=self.close,width=10, height=2,font=('宋体', 14)) self.button_close.place(x=350, y=550) def login_sql(self): # 数据库连接字符串 server = self.entry_item_01.get() database = self.entry_item_02.get() username1 = self.entry_item_03.get() password1 = self.entry_item_04.get() # 尝试连接数据库 try: conn=pymysql.connect(host=server, user=username1, password=password1, port=3306, db=database) print("数据库连接成功!") self.label_conn.configure(bg='lightgreen',fg='blue',text='数据库连接成功') self.flag_conn = 1 except Exception as e: print("Excel连接成功:", e) self.flag_conn = 1 self.label_conn.configure(bg='lightgreen',fg='blue',text='Excel连接成功') finally: if conn: # 确保在操作完成后关闭连接: conn.close() # 关闭连接 def open_window_main(self): if self.flag_conn == 1: self.master.iconify() # 最小化窗口 # 创建新窗口的实例 self.new_window_main = tk.Toplevel(self.master) # 传递新窗口作为参数给另一个窗口类 self.app_main = NewWindow_main(self.new_window_main) self.flag_conn = 0 else: print('连接错误') messagebox.showinfo("提示", "连接错误,请重新连接") def close(self): print('关闭窗口') #self.btn_open_window_sql.config(state=tk.NORMAL) #self.btn_open_window_video.config(state=tk.NORMAL) self.master.destroy() #root.deiconify() # 显示主窗口 class NewWindow_main: def __init__(self, master): self.window_main = master # setting the title self.window_main.title('电力设备热致故障温度预警系统') self.window_main.geometry("1300x700+150+150") print('系统登录-主界面') label_topic_0 = ttk.Label(self.window_main, text="电力设备热致故障温度预警系统", font=('楷体', 36)).place(x=310, y=200) #label_topic_1 = ttk.Label(self.window_main, text="一、图片数据采集", font=('楷体', 26)).place(x=410, y=400) label_topic_2 = ttk.Label(self.window_main, text=" 图片数据采集", font=('楷体', 26)).place(x=410, y=500) #self.btn_open_window_sql = tk.Button(self.window_main, text="进入",font=('宋体', 16), command=self.open_window_sql,width=10, height=2) #self.btn_open_window_sql.place(x=820, y=390) #self.btn_open_window_sql.config(state=tk.DISABLED) self.btn_open_window_video = tk.Button(self.window_main, text="进入", font=('宋体', 16) ,command=self.open_window_video,width=10, height=2) self.btn_open_window_video.place(x=820, y=490) #self.btn_open_window_video.config(state=tk.DISABLED) self.window_main.mainloop() def open_window_sql(self): # 创建新窗口的实例 self.new_window_sql = tk.Toplevel(self.window_main) # 传递新窗口作为参数给另一个窗口类 self.app_sql = NewWindow_sql(self.new_window_sql) def open_window_video(self): # 创建新窗口的实例 self.new_window_video = tk.Toplevel(self.window_main) # 传递新窗口作为参数给另一个窗口类 self.app_video = NewWindow_video(self.new_window_video) #self.window_main.mainloop() class NewWindow_video: def __init__(self, master): #self.master_video = master #self.master_video.title("主窗口") window_video = master # 在新窗口中添加一些组件 #tk.Label(self.master_video, text="这是一个新窗口_video").pack() window_video.title('电力设备热致故障温度预警系统') self.window_video = window_video print('系统登录-视频图像') global frame1,point_count global output,fig output = None fig = None frame1 = None point_count = 0 # dimensions of the main window window_video.geometry("1300x700+150+150") label_topic_1 = Label(window_video, text="实时温度检测与预警", font=('楷体', 26)).place(x=450, y=30) def open_camera(): print('进入_摄像头开启') global cap,video_path global flag_picture,flag_video cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 激活摄像头 flag_video = 1 flag_picture = 0 if not cap.isOpened(): print("无法打开摄像头") return play_display() def close_camera(): print('进入_摄像头关闭') global cap,video_path if cap: cap.release() # 释放摄像头 #cap = None canvas1.delete("all") # 清空Canvas上的所有内容 time.sleep(1) cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口 if cap: cap.release() # 释放摄像头 #cap = None canvas1.delete("all") # 清空Canvas上的所有内容 time.sleep(1) cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口 def record_camera(): print('进入_保存视频') global cap,video_path #flag_save_camera = 1 def record_camera1(): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') fps = 20.0 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 获取当前时间 now = datetime.now() # 格式化时间 current_datetime = now.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") print("当前日期和时间:", current_datetime) #file_name = 'pic_temp'+str(current_datetime)+'.avi' file_name = 'pic_temp_'+str(current_datetime)+'.mp4' out = cv2.VideoWriter(file_name, fourcc, fps, (width, height)) #out = cv2.VideoWriter('pic_temp.avi', fourcc, fps,(620,300)) # 捕获视频帧并保存 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: print("无法读取视频帧") break out.write(frame) cv2.imshow('Record_video', frame) if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'): # 释放资源 #cap.release() #out.release() #cv2.destroyAllWindows() break #th_record_camera1 = threading.Thread(target=record_camera1,args=sstime) th_record_camera1 = threading.Thread(target=record_camera1) th_record_camera1.start() #threading.Thread(target=save_camera1).start() def select_file(): print('进入_选择文件') global cap,video_path global flag_picture,flag_video path_ = askopenfilename() path.set(path_) video_path = path_ print('video_path:',video_path) suffix = os.path.splitext(video_path)[1] #_, ext = os.path.splitext(video_path) #print('ext:',_, ext) ## 读取图像,解决imread不能读取中文路径的问题 def cv_imread(filePath): cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtype=np.uint8), -1) ## imdecode读取的是rgb,如果后续需要opencv处理的话,需要转换成bgr,转换后图片颜色会变化 ##cv_img=cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) return cv_img if suffix in ['.jpg', '.png', '.jpeg']: # 根据需要添加其他图片格式 #cap = cv2.imread('87.jpg') cap = cv_imread(video_path) if cap is None: print("图像文件未找到或路径错误") flag_picture = 1 flag_video = 0 #cv2.imshow('Image', cap) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows() else: flag_video = 1 flag_picture = 0 cap = cv2.VideoCapture(video_path) #cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 显示画面 def play_display(): print('进入_显示画面') global flag_picture,flag_video,cap if flag_picture == 1 and flag_video == 0: play_pic() if flag_picture == 0 and flag_video==1: play_video1() def play_pic(): global cap #cap = cv2.imread(video_path) selected_option = radio_var.get() if selected_option == '3': # 定义矩形的左上角和右下角坐标 x11=entry_x41.get() y11=entry_y41.get() #x=int(x11)-130 # 存在偏差,进行校正 #y=int(y11)-260 x=int(x11) # 存在偏差,进行校正 y=int(y11) print('x_y:',x,'_',y) w=50 h=50 #x, y, w, h = 280, 240, 70,70 # 例如,从(100, 100)到(300, 300) # 在图片上绘制矩形框 #print('1111') cv2.rectangle(cap, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 颜色为绿色,线宽为2 # 将OpenCV的图像数据转换为PIL图像格式,因为Tkinter需要PIL图像 #img_pil = Image.fromarray(cap) # 使用Pillow将PIL图像转换为Tkinter兼容的PhotoImage格式 #img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil) #img_tk = Image.fromarray(img_tk) #img_tk = img_tk.resize((width, height),Image.LANCZOS) # 调整视频帧大小以适应Canvas大小 #canvas1.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=cap) # 保持对图像的引用,防止被垃圾回收 #canvas1.image = img_tk # 将视频帧显示在Canvas上 img = cv2.cvtColor(cap, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(img) img = img.resize((width, height),Image.LANCZOS) # 调整视频帧大小以适应Canvas大小 # 将PIL图像转换为ImageTk图像 img = ImageTk.PhotoImage(image=img) canvas1.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) canvas1.img = img # 显示图片 #cv2.imshow('Image with Rectangle', cap) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows() # 如果需要保存图片 #cv2.imwrite('image_with_rectangle.jpg', cap) def play_video1(): global cap,frame1,video_path #global stop_event,thread_video #cap = cv2.VideoCapture(video_path) def play(): #print('cap:',cap) ret, frame = cap.read() #print('ret1:',ret) #print('frame:',frame) if ret: # 确定矩形的位置和大小 #print('ret2:',ret) selected_option = radio_var.get() if selected_option == '3': #x = 800 #y = 300 x11=entry_x41.get() y11=entry_y41.get() x=int(x11) # 存在偏差,进行校正 y=int(y11) w =50 h = 50 #print('1111+++') try: cv2.rectangle(frame,(x, y), (x+w, y+h), (0,255, 0), thickness=6) # 使用FILLED来填充矩形 绿色 except OSError as err: print("OS error: {0}".format(err)) #print('2222') frame1=frame #out.write(frame) # 将视频帧显示在Canvas上 img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(img) img = img.resize((width, height),Image.LANCZOS) # 调整视频帧大小以适应Canvas大小 # 将PIL图像转换为ImageTk图像 img = ImageTk.PhotoImage(image=img) canvas1.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) canvas1.img = img canvas1.after(10, play_video1) #threading.Thread(target=play).start() #stop_event = threading.Event() #thread_video = threading.Thread(target=play,args=(stop_event,)) thread_video = threading.Thread(target=play, daemon=True) #daemon=True 守护线程 thread_video.start() """ while thread.is_alive(): print("Thread is still running") time.sleep(1) print("Thread has finished") """ def stop_play(): print('进入_停止播放') global cap #global stop_event,thread_video #stop_event.set() #thread_video.join() cap.release() cv2.destroyAllWindows() """ def delayed_action(): time.sleep(3) # 延时5秒 get_rgb_point(event) print("延时结束") """ """ def on_canvas1_click(event): global cap,frame1 print('frame1:',frame1) if frame1 is not None: x, y = int(event.x), int(event.y) # 获取点击坐标(注意转换坐标系) pixel = frame1[y, x] # 获取RGB值,注意opencv的BGR顺序,此处已转换为RGB显示,所以直接取用即可 print(f"Clicked pixel RGB: {pixel}") # 打印RGB值,注意这里是BGR顺序,但因为我们用的是Pillow显示,所以已经是RGB顺序了。 # 注意:如果要保持与原始视频帧的一致性(BGR),则应使用pixel[::-1]来获取RGB顺序的元组。 print(f"Clicked pixel BGR: {pixel[::-1]}") # 打印原始BGR顺序的RGB值(如果需要) """ def get_rgb_at_mouse(event): print('进入_获取RGB') selected_option = radio_var.get() print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': print('进入_鼠标“点击”获取RGB') get_rgb_point(event) elif selected_option == '2': print('进入_选定“点”获取RGB') def print_number(number): get_rgb_point(event) count21 = entry_c21.get() # 获取输入框内容 count21_int = int(count21) if number < count21_int-1: # 假设我们想输出10次 threading.Timer(3, print_number, args=[number+1]).start()# 3秒 print_number(0) elif selected_option == '3': print('进入_选定“面”获取RGB') def print_number1(number): get_rgb_point(event) count31 = entry_c31.get() # 获取输入框内容 count31_int = int(count31) if number < count31_int-1: # 假设我们想输出10次 threading.Timer(5, print_number1, args=[number+1]).start() # 5秒 print_number1(0) else: print('请选择选取方式') def get_rgb_point(event): print('----- 进入_获取RGB -----') global flag_picture,flag_video # 获取当前时间 #now = datetime.now() # 格式化时间 #current_datetime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") #print("当前日期和时间:", current_datetime) try: #while True: # 获取当前鼠标的位置 #xx = int(event.x) # yy = int(event.y) #print('xx:',xx,'_yy:',yy) selected_option = radio_var.get() print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': x, y = pyautogui.position() # 截取当前屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 获取鼠标位置的 RGB 值 rgb = screenshot.getpixel((x, y)) # 打印 RGB 值 print(f"鼠标位置: ({x}, {y}) -> RGB: {rgb}") #print('RGB:',rgb,type(rgb)) display_point_item(x,y,rgb) elif selected_option == '2': x21 = entry_x21.get() # 获取输入框内容 y21 = entry_y21.get() # 获取输入框内容 x=int(x21) y=int(y21) #pyautogui.click(x=x,y=y) pyautogui.moveTo(x=x,y=y) #x, y = pyautogui.position() # 截取当前屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 获取鼠标位置的 RGB 值 rgb = screenshot.getpixel((x, y)) # 打印 RGB 值 print(f"鼠标位置: ({x}, {y}) -> RGB: {rgb}") #print('RGB:',rgb,type(rgb)) display_point_item(x,y,rgb) elif selected_option == '3': if flag_picture == 1 and flag_video == 0: ccc = 40 else: ccc = 0 #print('3333') x1=0 x2=0 x3=0 x4=0 y1=0 y2=0 y3=0 y4=0 x31 = entry_x31.get() # 获取输入框内容 y31 = entry_y31.get() # 获取输入框内容 x1=int(x31)-25 # 方框点 y1=int(y31)-25 ## 第1点 ## pyautogui.moveTo(x=x1,y=y1) #pyautogui.moveRel(100,500,duration=4) # 第一个参数是左右移动像素值,第二个是上下移动像素值 #pyautogui.moveRel(x,y,duration=4) # 截取当前屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 获取鼠标位置的 RGB 值 rgb1 = screenshot.getpixel((x1, y1)) # 打印 RGB 值 #print(f"鼠标位置: ({x}, {y}) -> RGB: {rgb}") #print('RGB1:',rgb1,type(rgb1)) ## 第2点 ## x2=x1+50 # 方框点 y2=y1 pyautogui.moveTo(x=x2,y=y2) screenshot = pyautogui.screenshot() rgb2 = screenshot.getpixel((x2, y2)) #print('RGB2:',rgb2,type(rgb2)) ## 第3点 ## x3=int(x31)+25 # 方框点 y3=int(y31)+25 # 方框点 pyautogui.moveTo(x=x3,y=y3) screenshot = pyautogui.screenshot() rgb3 = screenshot.getpixel((x3, y3)) #print('RGB3:',rgb3,type(rgb3)) ## 第4点 ## x4=x1 y4=y1+50 # 方框点 pyautogui.moveTo(x=x4,y=y4) screenshot = pyautogui.screenshot() rgb4 = screenshot.getpixel((x4, y4)) #print('RGB4:',rgb4,type(rgb4)) ## 第5点 ## x5=int(x31) # 方框点中心 y5=int(y31) # 方框点中心 pyautogui.moveTo(x=x5,y=y5) screenshot = pyautogui.screenshot() rgb5 = screenshot.getpixel((x5, y5)) #print('RGB5:',rgb5,type(rgb5)) rgb1_list = list(rgb1) rgb2_list = list(rgb2) rgb3_list = list(rgb3) rgb4_list = list(rgb4) rgb5_list = list(rgb5) #print('1:',int(rgb1_list[0])) #print('2:',int(rgb2_list[0])) #print('3:',int(rgb3_list[0])) #print('4:',int(rgb4_list[0])) #print('5:',int(rgb5_list[0])) r_avg =(int(rgb1_list[0]) +int(rgb2_list[0]) +int(rgb3_list[0]) +int(rgb4_list[0]) +int(rgb5_list[0]) )/5 g_avg =(int(rgb1_list[1]) +int(rgb2_list[1]) +int(rgb3_list[1]) +int(rgb4_list[1]) +int(rgb5_list[1]) )/5 b_avg =( int(rgb1_list[2]) +int(rgb2_list[2]) +int(rgb3_list[2]) +int(rgb4_list[2]) +int(rgb5_list[2]) )/5 rgb_list = [] rgb_list.append(int(r_avg)) rgb_list.append(int(g_avg)) rgb_list.append(int(b_avg)) x=x5 y=y5 rgb=tuple(rgb_list) #print('rgb:',rgb,type(rgb)) # 截取当前屏幕图像 #screenshot = pyautogui.screenshot() # 获取鼠标位置的 RGB 值 #rgb = screenshot.getpixel((x, y)) # 打印 RGB 值 print(f"鼠标位置: ({x}, {y}) -> RGB: {rgb}") #print('RGB:',rgb,type(rgb)) display_point_item(x,y,rgb) # 暂停一段时间,避免过于频繁的输出 #time.sleep(0.5) except KeyboardInterrupt: print("\n程序已结束。") def display_point_item(x,y,rgb): #print('x_y_rgb:',x,'_',y,'_',rgb) ### 显示RGB ### selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': #text_11 =str(xx) text_11 =str(x) label_item_11.configure(text=text_11) #text_12 =str(yy) text_12 =str(y) label_item_12.configure(text=text_12) text_13 =str(rgb[0]) label_item_13.configure(text=text_13) text_14 =str(rgb[1]) label_item_14.configure(text=text_14) text_15 =str(rgb[2]) label_item_15.configure(text=text_15) r=int(text_13) g=int(text_14) b=int(text_15) elif selected_option == '2': """ text_11 =str(x) label_item_11.configure(text=text_11) #text_12 =str(yy) text_12 =str(y) label_item_12.configure(text=text_12) """ text_23 =str(rgb[0]) label_item_23.configure(text=text_23) text_24 =str(rgb[1]) label_item_24.configure(text=text_24) text_25 =str(rgb[2]) label_item_25.configure(text=text_25) r=int(text_23) g=int(text_24) b=int(text_25) elif selected_option == '3': """ text_11 =str(x) label_item_11.configure(text=text_11) #text_12 =str(yy) text_12 =str(y) label_item_12.configure(text=text_12) """ text_33 =str(rgb[0]) label_item_33.configure(text=text_33) text_34 =str(rgb[1]) label_item_34.configure(text=text_34) text_35 =str(rgb[2]) label_item_35.configure(text=text_35) r=int(text_33) g=int(text_34) b=int(text_35) #print('r1_g1_b1:',r,'_',g,'_',b,'_') temp_data_calculate(x,y,r,g,b) def temp_data_calculate(x,y,r,g,b): file_path = 'temp_data_spec.txt' # TXT文件路径 #read_txt_file(file_path) temp_spec = [] with open(file_path, 'r') as file: for line in file: parts = line.strip().split(',') if len(parts) == 6: temp_spec.append((parts[0], parts[1],parts[2],parts[3],parts[4],parts[5])) #print('temp_spec1:',temp_spec) #r=249 #g=100 #b=100 #print('rgb:',r,'-',g,'-',b) list_1 = [] list_2 = [] list_a=[] list_b=[] del temp_spec[0] #print('temp_spec2:',temp_spec) temp_spec_list = [] i=0 while i<len(temp_spec): temp_spec_list_0 = [] temp_spec_list_0.append(temp_spec[i][0]) # 序号 temp_spec_list_0.append(temp_spec[i][1]) # 温度标准 temp_spec_list_0.append(str(int(temp_spec[i][3])+int(temp_spec[i][4])/1000+int(temp_spec[i][5])/(1000*1000))) # 色度标准折算 temp_spec_list.append(temp_spec_list_0) i=i+1 #print('temp_spec_list:',temp_spec_list) rgb_real_data = int(r)+int(g)/1000+int(b)/(1000*1000) print('rgb_real_data:',rgb_real_data) rgb_real_data_str = str(rgb_real_data) # 色度实时值 折算 #print('rgb_real_data_str:',rgb_real_data_str) if rgb_real_data < float(temp_spec_list[-1][2]): print('低于标准最小值') temp_real_data = float(temp_spec_list[-1][1]) * rgb_real_data / float(temp_spec_list[-1][2]) elif rgb_real_data == float(temp_spec_list[-1][2]): print('等于标准最小值') temp_real_data = float(temp_spec_list[-1][1]) elif rgb_real_data > float(temp_spec_list[0][2]): print('高于标准最大值') temp_real_data = float(temp_spec_list[0][1]) * rgb_real_data / float(temp_spec_list[0][2]) elif rgb_real_data == float(temp_spec_list[0][2]): print('等于标准最大值') temp_real_data = float(temp_spec_list[0][1]) else: print('在最小值-最大值之间') """ i=0 while i <len(temp_spec_list): print('float(rgb_real_data_str) :',float(rgb_real_data_str) ) print('float(temp_spec_list[i][2]) :',float(temp_spec_list[i][2])) if float(rgb_real_data_str) == float(temp_spec_list[i][2]): print('111') temp_real_data = temp_spec_list[i][1] i=i+1 """ #print('222') a=0 list_a = [] while a < len(temp_spec_list): if float(rgb_real_data_str) < float(temp_spec_list[a][2]): #print('lower') list_a.append(temp_spec_list[a]) # 所有大于实际值的数值 #print('list_a:',list_a) a=a+1 temp_spec_higher = list_a[-1] # 最后1个,为上限值 print('======temp_spec_higher:',temp_spec_higher) c=0 while c<len(temp_spec_list): #print('temp_data[c][3]:',temp_data[i][3]) if (int(temp_spec_higher[0])+1) == int(temp_spec_list[c][0]): # 上限值+1,为下限值 temp_spec_lower_0 = temp_spec_list[c] c=c+1 temp_spec_lower = list(temp_spec_lower_0) print('======temp_spec_lower:',temp_spec_lower) rgb_spec_data_lower = float(temp_spec_lower[2]) rgb_spec_data_higher = float(temp_spec_higher[2]) temp_spec_data_lower = float(temp_spec_lower[1]) temp_spec_data_higher = float(temp_spec_higher[1]) data_middle = (float(rgb_real_data_str)-rgb_spec_data_lower)/(rgb_spec_data_higher-rgb_spec_data_lower) temp_real_data = (temp_spec_data_higher - temp_spec_data_lower)*data_middle+temp_spec_data_lower print('temp_real_data:',temp_real_data) temp_display(x,y,r,g,b,temp_real_data) def temp_display(x,y,r,g,b,temp_real_data): print('进入_温度显示') #global tree ### 显示温度值 ### selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': text_16 =str(int(temp_real_data)) label_item_16.configure(text=text_16) elif selected_option == '2': text_26 =str(int(temp_real_data)) label_item_26.configure(text=text_26) if selected_option == '3': text_36 =str(int(temp_real_data)) label_item_36.configure(text=text_36) temp_spec_lower = (entry_lower11.get()) # 获取输入框内容 temp_spec_higher = (entry_higher11.get()) # 获取输入框内容 print('temp_spec_lower:',temp_spec_lower) temp_spec_higher_int = int(temp_spec_higher) temp_spec_lower_int = int(temp_spec_lower) flag_lower = 0 flag_higher = 0 if temp_real_data < temp_spec_lower_int : print('温度低异常') flag_lower = 1 ### 显示判定值&报警 ### selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': text_17 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text=text_17) text_18 ='温度低' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text=text_18) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏低') elif selected_option == '2': text_27 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_27.configure(bg='white',fg='red',text=text_27) text_28 ='温度低' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_28.configure(bg='red',fg='white',text=text_28) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏低') elif selected_option == '3': text_37 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_37.configure(bg='white',fg='red',text=text_37) text_38 ='温度低' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_38.configure(bg='red',fg='white',text=text_38) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏低') #messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") # 播放系统默认警告声音 #winsound.Beep(1000, 1000) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 elif temp_real_data > temp_spec_higher_int: print('温度高异常') flag_higher = 1 ### 显示判定值&报警 ### selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': text_17 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text=text_17) text_18 ='温度高' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text=text_18) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏高') elif selected_option == '2': text_27 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_27.configure(bg='white',fg='red',text=text_27) text_28 ='温度高' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_28.configure(bg='red',fg='white',text=text_28) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏高') elif selected_option == '3': text_37 ='异常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='red',text='异常') #label_item_37.configure(bg='white',fg='red',text=text_37) text_38 ='温度高' #label_item_18.configure(bg='red',fg='white',text='报警') label_item_38.configure(bg='red',fg='white',text=text_38) label_topic_4.configure(bg='red',fg='white',text='温度偏高') else: selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': print('温度正常') text_17 ='正常' #label_item_17.configure(bg='white',fg='green',text=text_17) text_18 ='正常' label_item_18.configure(bg='green',fg='white',text=text_18) label_topic_4.configure(bg='green',fg='white',text='温度正常') elif selected_option == '2': print('温度正常') text_27 ='正常' #label_item_27.configure(bg='white',fg='green',text=text_27) text_28 ='正常' label_item_28.configure(bg='green',fg='white',text=text_28) label_topic_4.configure(bg='green',fg='white',text='温度正常') elif selected_option == '3': print('温度正常') text_37 ='正常' #label_item_37.configure(bg='white',fg='green',text=text_37) text_38 ='正常' label_item_38.configure(bg='green',fg='white',text=text_38) label_topic_4.configure(bg='green',fg='white',text='温度正常') data_ttl = [] data_ttl_0 = [] # 获取当前时间 now = datetime.now() # 格式化时间 current_datetime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print("当前日期和时间:", current_datetime) global point_count point_count = point_count+1 data_ttl_0.append(str(point_count)) data_ttl_0.append(str(current_datetime)) data_ttl_0.append(str(x)) data_ttl_0.append(str(y)) data_ttl_0.append(str(r)) data_ttl_0.append(str(g)) data_ttl_0.append(str(b)) data_ttl_0.append(str(int(temp_real_data))) data_ttl_0.append(str(temp_spec_lower)) data_ttl_0.append(str(temp_spec_higher)) selected_option = radio_var.get() #print('selected_option:',selected_option) if selected_option == '1': #data_ttl_0.append(str(text_17)) data_ttl_0.append(str(text_18)) elif selected_option == '2': #data_ttl_0.append(str(text_27)) data_ttl_0.append(str(text_28)) elif selected_option == '3': #data_ttl_0.append(str(text_37)) data_ttl_0.append(str(text_38)) data_ttl.append(data_ttl_0) print('data_ttl:',data_ttl) # 插入数据项 for item in data_ttl: tree.insert('', '0', values=item) #tree.insert('', 'end', values=item) """ # 获取第一列的所有数据 for item in tree.get_children(): date_tree = tree.item(item, 'values') # 获取第一列的值 print('date_tree:',date_tree) """ date_tree = [] data_tree = [] count_tree = [] for item in tree.get_children(): count_tree_0 = tree.set(item, 'c1') # 获取第一列的值 count_tree.append(int(count_tree_0)) #print('count_tree:',count_tree) for item in tree.get_children(): date_tree_0 = tree.set(item, 'c2') # 获取第一列的值 date_tree.append(date_tree_0) #print('date_tree:',date_tree) # 获取第一列的所有数据 for item in tree.get_children(): data_tree_0 = tree.set(item, 'c8') # 获取第一列的值 data_tree.append(int(data_tree_0)) #print('data_tree:',data_tree) plot_curve(count_tree,date_tree,data_tree) if selected_option == '1' and flag_higher == 1: # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(1000, 1000) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏高......") if selected_option == '1' and flag_lower == 1: # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(1000, 1000) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") elif selected_option == '2' and flag_lower == 1: #messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(500, 500) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 elif selected_option == '2' and flag_higher == 1: #messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(500, 500) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 elif selected_option == '3' and flag_lower == 1: #messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(500, 500) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 elif selected_option == '3' and flag_higher == 1: #messagebox.showwarning(title = "异常!", message="温度偏低......") # 播放系统默认警告声音 winsound.Beep(500, 500) # 频率为1000Hz,时长为1000毫秒 def plot_curve(count_tree,date_tree,data_tree): print('进入_曲线绘图') global output, fig output = None x = count_tree y= data_tree fig = Figure(figsize=(6.4, 3.1), dpi=100) # adding the subplot plot1 = fig.add_subplot(111) # plotting the graph #plot1.plot(x,y_higher,'ro-', label='H_Line', markersize=1) plot1.plot(x,y, 'bo-', label='Value',markersize=5) #plot1.plot(x,y_lower,'ro-', label='L_Line', markersize=1) # 添加图例 plot1.legend() # 设置字体,避免出现方块 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 设置图表标题和坐标轴标签 #plot1.set_title('变化趋势图', fontsize=14) plot1.set_xlabel('序号') plot1.set_ylabel('数值') #plot1.set_rotation(180) #plot1.set_xticks(fontname='Times New Roman', fontsize=14) #plot1.set_yticks(fontname='Times New Roman', fontsize=14) output = FigureCanvasTkAgg(fig, master=canvas2) print('FigureCanvasTkAgg:',FigureCanvasTkAgg) #messagebox.showinfo("提示", "绘图中,请稍后......") output.draw() output.get_tk_widget().place(x=0, y=0) def clear_video_plot(): count_tree =[] date_tree=[] data_tree=[] plot_curve(count_tree,date_tree,data_tree) tree.delete(*tree.get_children()) global point_count point_count=0 def page_to_main(): print('page_to_main') #window_video.place_forget() window_video.iconify() # 最小化窗口 #self.open_window_sql() def page_to_sql(): print('page_to_sql') #window_video.iconify() # 最小化窗口 window_video.destroy() NewWindow_sql(master) #self.open_window_sql() # 连接到MySQL数据库 def connect_to_database(): return mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="123456", database="pic_temp" ) # 将Treeview中的数据保存到数据库 def save_to_database(): print('进入_保存数据到Mysql') # 连接到数据库并保存数据到数据库的按钮 conn = connect_to_database() database_name = "pic_temp" cursor = conn.cursor() items = tree.get_children() flag_save_ok = 0 for item in items[::-1] : # 从 tree 最后1条开始读取 values = tree.item(item, 'values') #print('values:',values) try: query = "SELECT COUNT(*) FROM temp_real WHERE date = %s" # 查询测试记录是否存在,避免重复保存 cursor.execute(query, (values[1],)) results = cursor.fetchone()[0] if results == 0: sql_01 = "INSERT INTO temp_real (date, x,y,r,g,b,temp,lower,higher,alarm) "+\ "VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)" cursor.execute(sql_01, (values[1], values[2], values[3], values[4], values[5], values[6], values[7], values[8], values[9], values[10])) conn.commit() # 提交更改到数据库 flag_save_ok = 1 else: flag_save_ok = 2 print("数据重复保存!") messagebox.showinfo("提示", "数据重复保存!") except mysql.connector.Error as err: print("Error: ", err) flag_save_ok = 0 conn.rollback() if flag_save_ok == 1: print("保存数据库完成!") messagebox.showinfo("提示", "保存数据库完成!\n数据表名:"+database_name) elif flag_save_ok == 0: print("保存数据库异常!") messagebox.showinfo("提示", "保存数据库异常!\n异常名:"+err) cursor.close() conn.close() def output_excel(): #global tree print('进入_导出数据到EXCEL') #file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension='.xlsx') #if file_path: # 获取所有行数据 records = tree.get_children() data = [tree.item(r)['values'] for r in records] df = pd.DataFrame(data, columns=['序号', '时间', 'X','Y', 'R', 'G', 'B','温度', '下限', '上限','报警']) # 获取当前时间 now = datetime.now() # 格式化时间 current_datetime = now.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") print("当前日期和时间:", current_datetime) # 将DataFrame导出到Excel文件 file_path = 'Temp_output_'+str(current_datetime)+'.xlsx' df.to_excel(file_path, index=False) print("导出Excel完成!") messagebox.showinfo("提示", "导出Excel完成!\n文件名:"+file_path) #else: #print("未选择保存文件路径") #messagebox.showinfo("提示", "未选择保存文件路径!") ### 界面 ### path = StringVar() ### 左侧 ### #radio_button_camera = tk.Radiobutton(window_video, text="摄像头",variable=radio_var_path, value="1",font=('宋体', 11)) #radio_button1.place(x=30, y=80) #radio_button_pic = tk.Radiobutton(window_video, text="照片图像",variable=radio_var_path, value="2",font=('宋体', 11)) #radio_button1.place(x=30, y=130) label_topic_2 = Label(window_video, text="照片图像", font=('宋体', 18)) label_topic_2.place(x=30, y=130) #button_camera_open = tk.Button(window_video, text="开启\n摄像头", command=open_camera,width=5, height=2) #button_camera_open.place(x=10, y=120) button_select = tk.Button(window_video, text="选择\n文件", command=select_file,width=5, height=2) button_select.place(x=150, y=120) label_path=tk.Label(window_video,text = "目标路径:",width=10, height=2) label_path.place(x=200, y=110) entry_path=tk.Entry(window_video, textvariable = path,width=25, font=('宋体', 10)) entry_path.place(x=200, y=145) button_play = tk.Button(window_video, text="显示\n画面", command=play_display,width=5, height=2) button_play.place(x=390, y=120) button_camera_open = tk.Button(window_video, text="开启\n摄像头", command=open_camera,width=5, height=2) button_camera_open.place(x=450, y=120) button_stop = tk.Button(window_video, text="停止\n播放", command=stop_play,width=5, height=2) button_stop.place(x=500, y=120) button_camera_save = tk.Button(window_video, text="录制\n视频", command=record_camera,width=5, height=2) button_camera_save.place(x=550, y=120) button_camera_stop = tk.Button(window_video, text="关闭\n摄像头", command=close_camera,width=5, height=2) button_camera_stop.place(x=600, y=120) width = 630 height = 300 # 调整窗口大小以适应视频 canvas1 = tk.Canvas(window_video, width=630, height=300,bg='lightgreen') canvas1.place(x=10, y=185) #canvas1.bind("<Button-1>", on_canvas1_click) canvas1.bind("<Button-1>", get_rgb_at_mouse) ### 第0行 ### label_item_01 = Label(window_video, text="选择方式", font=('宋体', 11)) label_item_01.place(x=10, y=500) label_item_0B = Label(window_video, text="次数", font=('宋体', 11)) label_item_0B.place(x=90, y=500) label_item_07 = Label(window_video, text="X", font=('宋体', 11)) label_item_07.place(x=150, y=500) label_item_08 = Label(window_video, text="Y", font=('宋体', 11)) label_item_08.place(x=200, y=500) label_item_09 = Label(window_video, text="R", font=('宋体', 11)) label_item_09.place(x=250, y=500) label_item_10 = Label(window_video, text="G", font=('宋体', 11)) label_item_10.place(x=300, y=500) label_item_0A = Label(window_video, text="B", font=('宋体', 11)) label_item_0A.place(x=350, y=500) label_item_02 = Label(window_video, text="温度", font=('宋体', 11)) label_item_02.place(x=400, y=500) label_item_03 = Label(window_video, text="下限值", font=('宋体', 11)) label_item_03.place(x=470, y=500) label_item_04 = Label(window_video, text="上限值", font=('宋体', 11)) label_item_04.place(x=540, y=500) #label_item_05 = Label(window_video, text="数据质量", font=('宋体', 11)) #label_item_05.place(x=710, y=500) label_item_06 = Label(window_video, text="报警", font=('宋体', 11)) label_item_06.place(x=610, y=500) #label_item_11 = Label(window, text="温度1", font=('宋体', 12)) #label_item_11.place(x=250, y=700) ### 第1行 ### label_item_1B = Label(window_video, text="1", font=('宋体', 11)) label_item_1B.place(x=90, y=550) label_item_11 = Label(window_video, text="X1", font=('宋体', 11)) label_item_11.place(x=150, y=550) label_item_12 = Label(window_video, text="Y1", font=('宋体', 11)) label_item_12.place(x=200, y=550) label_item_13 = Label(window_video, text="R1", font=('宋体', 11)) label_item_13.place(x=250, y=550) label_item_14 = Label(window_video, text="G1", font=('宋体', 11)) label_item_14.place(x=300, y=550) label_item_15 = Label(window_video, text="B1", font=('宋体', 11)) label_item_15.place(x=350, y=550) label_item_16 = Label(window_video, text="温度1", font=('宋体', 11)) label_item_16.place(x=400, y=550) entry_lower11= Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_lower11.place(x=470, y=550) entry_lower11.insert(0, "48") entry_higher11 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_higher11.place(x=540, y=550) entry_higher11.insert(0, "58") #label_item_17 = Label(window_video, text="数据质量", font=('宋体', 11)) #label_item_17.place(x=750, y=550) label_item_18 = Label(window_video, text="报警", font=('宋体', 11)) label_item_18.place(x=610, y=550) #label_item_21 = Label(window, text="温度2", font=('宋体', 12)) #label_item_21.place(x=250, y=750) ### 第2行 ### entry_c21 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_c21.place(x=90, y=600) entry_c21.insert(0, "3") entry_x21 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_x21.place(x=150, y=600) entry_x21.insert(0, "410") entry_y21 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_y21.place(x=200, y=600) entry_y21.insert(0, "490") label_item_23 = Label(window_video, text="R2", font=('宋体', 11)) label_item_23.place(x=250, y=600) label_item_24 = Label(window_video, text="G2", font=('宋体', 11)) label_item_24.place(x=300, y=600) label_item_25 = Label(window_video, text="B2", font=('宋体', 11)) label_item_25.place(x=350, y=600) label_item_26 = Label(window_video, text="温度2", font=('宋体', 11)) label_item_26.place(x=400, y=600) entry_lower22 = Entry(window_video,width=5, font=('宋体', 11)) entry_lower22.place(x=470, y=600) entry_lower22.insert(0, "48") entry_higher22 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_higher22.place(x=540, y=600) entry_higher22.insert(0, "58") #label_item_27 = Label(window_video, text="数据质量", font=('宋体', 11)) #label_item_27.place(x=750, y=600) label_item_28 = Label(window_video, text="报警", font=('宋体', 11)) label_item_28.place(x=610, y=600) ### 第3行 ### entry_c31 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_c31.place(x=90, y=650) entry_c31.insert(0, "3") entry_x31 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_x31.place(x=150, y=650) entry_x31.insert(0, "410") entry_y31 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_y31.place(x=200, y=650) entry_y31.insert(0, "490") label_item_33 = Label(window_video, text="R3", font=('宋体', 11)) label_item_33.place(x=250, y=650) label_item_34 = Label(window_video, text="G3", font=('宋体', 11)) label_item_34.place(x=300, y=650) label_item_35 = Label(window_video, text="B3", font=('宋体', 11)) label_item_35.place(x=350, y=650) label_item_36 = Label(window_video, text="温度3", font=('宋体', 11)) label_item_36.place(x=400, y=650) entry_lower32 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_lower32.place(x=470, y=650) entry_lower32.insert(0, "48") entry_higher32 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_higher32.place(x=540, y=650) entry_higher32.insert(0, "58") #label_item_37 = Label(window_video, text="数据质量", font=('宋体', 11)) #label_item_37.place(x=750, y=650) label_item_38 = Label(window_video, text="报警", font=('宋体', 11)) label_item_38.place(x=610, y=650) ### 第4行 ### label_item_41 = Label(window_video, text="方框", font=('宋体', 11)) label_item_41.place(x=90, y=675) entry_x41 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_x41.place(x=150, y=675) entry_x41.insert(0, "300") entry_y41 = Entry(window_video, width=5, font=('宋体', 11)) entry_y41.place(x=200, y=675) entry_y41.insert(0, "250") # 单选框 radio_var = tk.StringVar() # 创建一个StringVar变量,用于存储选中的值 radio_var.set('1') #radio_var.set(None) # 创建第一个单选框 radio_button1 = tk.Radiobutton(window_video, text="任意点",variable=radio_var, value="1",font=('宋体', 11)) radio_button1.place(x=10, y=545) # 创建第二个单选框 radio_button2 = tk.Radiobutton(window_video, text="选定点",variable=radio_var, value="2",font=('宋体', 11)) radio_button2.place(x=10, y=595) # 创建第三个单选框 radio_button3 = tk.Radiobutton(window_video, text="选定面",variable=radio_var, value="3",font=('宋体', 11)) radio_button3.place(x=10, y=645) ### 右侧 ### label_topic_3 = Label(window_video, text="数据曲线", font=('宋体', 18)) label_topic_3.place(x=750, y=130) label_topic_4 = Label(window_video, text="设备状况", font=('宋体', 18)) label_topic_4.place(x=950, y=130) button_clear = tk.Button(window_video, text="清除\n数据", command=clear_video_plot,width=5, height=2) #button_clear.place(x=900, y=680) button_clear.place(x=1100, y=120) button_clear = tk.Button(window_video, text="保存到\n数据库", command=save_to_database,width=5, height=2) #button_clear.place(x=900, y=680) button_clear.place(x=1150, y=120) button_clear = tk.Button(window_video, text="导出到\nExcel", command=output_excel,width=5, height=2) #button_clear.place(x=900, y=680) button_clear.place(x=1200, y=120) canvas2 = tk.Canvas(window_video, width=630, height=300,bg='lightyellow') canvas2.place(x=650, y=185) # 列表 # 创建Treeview控件 tree = ttk.Treeview(window_video, columns=('c1','c2', 'c3', 'c4', 'c5', 'c6', 'c7','c8','c9','c10','c11'), show='headings') # 创建滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(window_video, orient="vertical", command=tree.yview) tree.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) # 放置Treeview到窗口中 tree.place(x=680, y=500, width=590, height=180) # 在窗口的特定位置放置 # 将滚动条与树形控件关联 #tree.place(x=0, y=0, relwidth=1, relheight=1) # 让树形控件填满整个窗口 #scrollbar.place(x=375, y=0, relheight=1) # 将滚动条放置在右侧,宽度固定为25像素(可根据需要调整) scrollbar.place(x=1270, y=500,height=180) # 将滚动条放置在右侧,宽度固定为25像素(可根据需要调整) tree.column('c1', width=30, minwidth=30) # 配置第1列的宽度和最小宽度 tree.column('c2', width=130, minwidth=130) # 配置第2列的宽度和最小宽度 tree.column('c3', width=30, minwidth=30) # 配置第3列的宽度和最小宽度 tree.column('c4', width=30, minwidth=30) # 配置第4列的宽度和最小宽度 tree.column('c5', width=30, minwidth=30) # 配置第5列的宽度和最小宽度 tree.column('c6', width=30, minwidth=30) # 配置第6列的宽度和最小宽度 tree.column('c7', width=30, minwidth=30) # 配置第7列的宽度和最小宽度 tree.column('c8', width=30, minwidth=30) # 配置第8列的宽度和最小宽度 tree.column('c9', width=30, minwidth=30) # 配置第9列的宽度和最小宽度 tree.column('c10', width=30, minwidth=30) # 配置第10列的宽度和最小宽度 #tree.column('c11', width=30, minwidth=30) # 配置第11列的宽度和最小宽度 tree.column('c11', width=30, minwidth=30) # 配置第12列的宽度和最小宽度 # 设置列标题 tree.heading('c1', text='序号') tree.heading('c2', text='时间') tree.heading('c3', text='X') tree.heading('c4', text='Y') tree.heading('c5', text='R') tree.heading('c6', text='G') tree.heading('c7', text='B') tree.heading('c8', text='温度') tree.heading('c9', text='下限') tree.heading('c10', text='上限') #tree.heading('c11', text='质量') tree.heading('c11', text='报警') window_video.mainloop() if __name__ == "__main__": # 创建主窗口实例 root = tk.Tk() app = MainWindow(root) #root.geometry("1550x800+150+150") root.geometry("510x650+600+150") root.mainloop() 帮我解析各部分代码的功能

@GetMapping("/preview-main") public void previewPdf4ExcelMain(final HttpServletResponse response) throws Exception { this.service.previewPdf4ExcelMain(response); } @Override public void previewPdf4ExcelMain(HttpServletResponse response) throws Exception { InputStream ins = this.getClass().getResourceAsStream(IcpmBusiEnum.COST_EXPORT_MAIN_PDF.getCode()); Workbook poiWorkbook = new XSSFWorkbook(ins); ByteArrayOutputStream excelOut = new ByteArrayOutputStream(); poiWorkbook.write(excelOut); poiWorkbook.close(); this.applyAsposeLicense(); com.aspose.cells.Workbook asposeWorkbook = new com.aspose.cells.Workbook( new ByteArrayInputStream(excelOut.toByteArray())); PdfSaveOptions pdfOptions = new PdfSaveOptions(); pdfOptions.setOnePagePerSheet(true); pdfOptions.setAllColumnsInOnePagePerSheet(true); response.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setContentType("application/pdf"); response.setHeader("Content-Disposition", "inline; filename=" + new String((IcpmBusiEnum.COST_EXPORT_MAIN_PDF.getEncodedVal()).getBytes("utf-8"), "ISO8859-1")); asposeWorkbook.save(response.getOutputStream(), pdfOptions); asposeWorkbook.dispose(); } ## 任务 在输出浏览器pdf的同时调用ctrl+p调出浏览器的打印页面 ## 任务前提 1、使用的是springboot项目 2、不要改动现有代码完成任务 3、将我的输出数据转成base64Pdf然后用我给你的代码参考修改我的代码 ## 代码参考 import org.springframework.stereotype.Component; import javax.servlet.*; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; import java.util.Base64; @Component public class PdfPrintFilter implements Filter { @Override public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request; HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response; String path = httpRequest.getServletPath(); if ("/preview-main".equals(path)) { // Wrap the response to capture the PDF PdfCaptureResponseWrapper wrapper = new PdfCaptureResponseWrapper(httpResponse); chain.doFilter(request, wrapper); // Retrieve the captured PDF bytes byte[] pdfBytes = wrapper.getCapturedPdf(); // Encode the PDF to base64 for embedding String base64Pdf = Base64.getEncoder().encodeToString(pdfBytes); // Generate HTML with embedded PDF and print script String html = "<!DOCTYPE html><html><head><title>Print PDF</title></head><body>" + "<embed src=\"data:application/pdf;base64," + base64Pdf + "\" type=\"application/pdf\" width=\"100%\" height=\"100%\">" + "<script>window.onload = function() { window.print(); }</script>" + "</body></html>"; // Set the response to serve HTML httpResponse.setContentType("text/html"); httpResponse.setCharacterEncoding("UTF-8"); httpResponse.getWriter().write(html); } else { // Pass through other requests unchanged chain.doFilter(request, response); } } }

import sys import subprocess import zipfile import pkg_resources import requests # 检查并安装缺失的依赖 required = { 'torch', 'torchvision', 'numpy', 'matplotlib', 'tqdm', 'requests', 'pillow', 'scikit-learn', 'pyqt5', 'torchsummary' # 添加torchsummary } installed = {pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set} missing = required - installed if missing: print(f"安装缺失的依赖: {', '.join(missing)}") python = sys.executable subprocess.check_call([python, '-m', 'pip', 'install', *missing]) # 现在导入其他模块 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split from torchvision import datasets, transforms, models import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import shutil from PIL import Image from tqdm import tqdm import matplotlib from matplotlib import font_manager import json from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay # PyQt5相关导入 from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QLabel, QScrollArea, QFileDialog, QMessageBox, QTextEdit) from PyQt5.QtGui import QPixmap from PyQt5.QtCore import Qt, QObject, pyqtSignal import threading import time # 导入torchsummary from torchsummary import summary # 设置中文字体支持 try: plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False except: try: font_url = "https://github.com/googlefonts/noto-cjk/raw/main/Sans/OTF/SimplifiedChinese/NotoSansSC-Regular.otf" font_path = "NotoSansSC-Regular.otf" if not os.path.exists(font_path): response = requests.get(font_url) with open(font_path, 'wb') as f: f.write(response.content) font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path) plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name() except: print("警告: 无法设置中文字体") matplotlib.use('Agg') # 第二部分:下载并设置数据集 def download_and_extract_dataset(): base_dir = "data" data_path = os.path.join(base_dir, "dogs-vs-cats") train_folder = os.path.join(data_path, 'train') test_folder = os.path.join(data_path, 'test') os.makedirs(train_folder, exist_ok=True) os.makedirs(test_folder, exist_ok=True) # 检查数据集是否完整 cat_files = [f for f in os.listdir(train_folder) if f.startswith('cat')] dog_files = [f for f in os.listdir(train_folder) if f.startswith('dog')] if len(cat_files) > 1000 and len(dog_files) > 1000: print("数据集已存在,跳过下载") return print("正在下载数据集...") dataset_url = "https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_5340.zip" try: zip_path = os.path.join(base_dir, "catsdogs.zip") # 下载文件 if not os.path.exists(zip_path): response = requests.get(dataset_url, stream=True) total_size = int(response.headers.get('content-length', 0)) with open(zip_path, 'wb') as f, tqdm( desc="下载进度", total=total_size, unit='B', unit_scale=True, unit_divisor=1024, ) as bar: for data in response.iter_content(chunk_size=1024): size = f.write(data) bar.update(size) print("下载完成,正在解压...") # 解压文件 with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(base_dir) print("数据集解压完成!") # 移动文件 extracted_dir = os.path.join(base_dir, "PetImages") # 移动猫图片 cat_source = os.path.join(extracted_dir, "Cat") for file in os.listdir(cat_source): src = os.path.join(cat_source, file) dst = os.path.join(train_folder, f"cat.{file}") if os.path.exists(src) and not os.path.exists(dst): shutil.move(src, dst) # 移动狗图片 dog_source = os.path.join(extracted_dir, "Dog") for file in os.listdir(dog_source): src = os.path.join(dog_source, file) dst = os.path.join(train_folder, f"dog.{file}") if os.path.exists(src) and not os.path.exists(dst): shutil.move(src, dst) # 创建测试集(从训练集中抽取20%) train_files = os.listdir(train_folder) np.random.seed(42) test_files = np.random.choice(train_files, size=int(len(train_files) * 0.2), replace=False) for file in test_files: src = os.path.join(train_folder, file) dst = os.path.join(test_folder, file) if os.path.exists(src) and not os.path.exists(dst): shutil.move(src, dst) # 清理临时文件 if os.path.exists(extracted_dir): shutil.rmtree(extracted_dir) if os.path.exists(zip_path): os.remove(zip_path) print( f"数据集设置完成!训练集: {len(os.listdir(train_folder))} 张图片, 测试集: {len(os.listdir(test_folder))} 张图片") except Exception as e: print(f"下载或设置数据集时出错: {str(e)}") print("请手动下载数据集并解压到 data/dogs-vs-cats 目录") print("下载地址: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765") # 下载并解压数据集 download_and_extract_dataset() # 第三部分:自定义数据集 class DogsVSCats(Dataset): def __init__(self, data_dir, transform=None): self.image_paths = [] self.labels = [] for file in os.listdir(data_dir): if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(data_dir, file) try: # 验证图片完整性 with Image.open(img_path) as img: img.verify() self.image_paths.append(img_path) # 根据文件名设置标签 if file.startswith('cat'): self.labels.append(0) elif file.startswith('dog'): self.labels.append(1) else: # 对于无法识别的文件,默认设为猫 self.labels.append(0) except (IOError, SyntaxError) as e: print(f"跳过损坏图片: {img_path} - {str(e)}") if not self.image_paths: print(f"错误: 在 {data_dir} 中没有找到有效图片!") for i in range(10): img_path = os.path.join(data_dir, f"example_{i}.jpg") img = Image.new('RGB', (224, 224), color=(i * 25, i * 25, i * 25)) img.save(img_path) self.image_paths.append(img_path) self.labels.append(0 if i % 2 == 0 else 1) print(f"已创建 {len(self.image_paths)} 个示例图片") self.transform = transform or transforms.Compose([ transforms.Resize((150, 150)), # 修改为150x150以匹配CNN输入 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): try: image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB') except Exception as e: print(f"无法加载图片: {self.image_paths[idx]}, 使用占位符 - {str(e)}") image = Image.new('RGB', (150, 150), color=(100, 100, 100)) image = self.transform(image) label = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long) return image, label # 第六部分:定义自定义CNN模型(添加额外的Dropout层) class CatDogCNN(nn.Module): def __init__(self): super(CatDogCNN, self).__init__() # 卷积层1: 输入3通道(RGB), 输出32通道, 卷积核3x3 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层2: 输入32通道, 输出64通道, 卷积核3x3 self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层3: 输入64通道, 输出128通道, 卷积核3x3 self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层4: 输入128通道, 输出256通道, 卷积核3x3 self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) # 最大池化层 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 全连接层 self.fc1 = nn.Linear(256 * 9 * 9, 512) # 输入尺寸计算: 150 -> 75 -> 37 -> 18 -> 9 self.fc2 = nn.Linear(512, 2) # 输出2个类别 (猫和狗) # Dropout防止过拟合(添加额外的Dropout层) self.dropout1 = nn.Dropout(0.5) # 第一个Dropout层 self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) # 新添加的第二个Dropout层 def forward(self, x): # 卷积层1 + ReLU + 池化 x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) # 卷积层2 + ReLU + 池化 x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) # 卷积层3 + ReLU + 池化 x = self.pool(F.relu(self.conv3(x))) # 卷积层4 + ReLU + 池化 x = self.pool(F.relu(self.conv4(x))) # 展平特征图 x = x.view(-1, 256 * 9 * 9) # 全连接层 + Dropout x = self.dropout1(F.relu(self.fc1(x))) # 添加第二个Dropout层 x = self.dropout2(x) # 输出层 x = self.fc2(x) return x # 第七部分:模型训练和可视化 class Trainer: def __init__(self, model, train_loader, val_loader): self.train_loader = train_loader self.val_loader = val_loader self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备: {self.device}") self.model = model.to(self.device) self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.001) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用兼容性更好的调度器设置(移除了 verbose 参数) self.scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau( self.optimizer, mode='max', factor=0.1, patience=2) # 记录指标 self.train_losses = [] self.train_accuracies = [] self.val_losses = [] self.val_accuracies = [] def train(self, num_epochs): best_accuracy = 0.0 for epoch in range(num_epochs): # 训练阶段 self.model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 train_bar = tqdm(self.train_loader, desc=f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs} [训练]") for images, labels in train_bar: images, labels = images.to(self.device), labels.to(self.device) self.optimizer.zero_grad() outputs = self.model(images) loss = self.criterion(outputs, labels) loss.backward() self.optimizer.step() running_loss += loss.item() * images.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() train_loss = running_loss / total train_acc = correct / total train_bar.set_postfix(loss=train_loss, acc=train_acc) # 计算训练指标 epoch_train_loss = running_loss / total epoch_train_acc = correct / total self.train_losses.append(epoch_train_loss) self.train_accuracies.append(epoch_train_acc) # 验证阶段 val_loss, val_acc = self.validate() self.val_losses.append(val_loss) self.val_accuracies.append(val_acc) # 更新学习率 self.scheduler.step(val_acc) # 保存最佳模型 if val_acc > best_accuracy: best_accuracy = val_acc torch.save(self.model.state_dict(), 'best_cnn_model.pth') print(f"保存最佳模型,验证准确率: {best_accuracy:.4f}") # 打印epoch结果 print(f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs} | " f"训练损失: {epoch_train_loss:.4f} | 训练准确率: {epoch_train_acc:.4f} | " f"验证损失: {val_loss:.4f} | 验证准确率: {val_acc:.4f}") # 训练完成后可视化结果 self.visualize_training_results() def validate(self): self.model.eval() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): val_bar = tqdm(self.val_loader, desc="[验证]") for images, labels in val_bar: images, labels = images.to(self.device), labels.to(self.device) outputs = self.model(images) loss = self.criterion(outputs, labels) running_loss += loss.item() * images.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() val_loss = running_loss / total val_acc = correct / total val_bar.set_postfix(loss=val_loss, acc=val_acc) return running_loss / total, correct / total def visualize_training_results(self): """可视化训练和验证的准确率与损失""" epochs = range(1, len(self.train_accuracies) + 1) # 创建准确率图表 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(epochs, self.train_accuracies, 'bo-', label='训练准确率') plt.plot(epochs, self.val_accuracies, 'ro-', label='验证准确率') plt.title('训练和验证准确率') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('准确率') plt.legend() plt.grid(True) # 创建损失图表 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, self.train_losses, 'bo-', label='训练损失') plt.plot(epochs, self.val_losses, 'ro-', label='验证损失') plt.title('训练和验证损失') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('损失') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.savefig('training_visualization.png') print("训练结果可视化图表已保存为 training_visualization.png") # 单独保存准确率图表 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(epochs, self.train_accuracies, 'bo-', label='训练准确率') plt.plot(epochs, self.val_accuracies, 'ro-', label='验证准确率') plt.title('训练和验证准确率') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('准确率') plt.legend() plt.grid(True) plt.savefig('accuracy_curve.png') print("准确率曲线已保存为 accuracy_curve.png") # 单独保存损失图表 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(epochs, self.train_losses, 'bo-', label='训练损失') plt.plot(epochs, self.val_losses, 'ro-', label='验证损失') plt.title('训练和验证损失') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('损失') plt.legend() plt.grid(True) plt.savefig('loss_curve.png') print("损失曲线已保存为 loss_curve.png") # 保存训练结果 results = { 'epochs': list(epochs), 'train_losses': self.train_losses, 'train_accuracies': self.train_accuracies, 'val_losses': self.val_losses, 'val_accuracies': self.val_accuracies } with open('training_results.json', 'w') as f: json.dump(results, f) print("训练结果已保存为 training_results.json") # 图像处理类 class ImageProcessor(QObject): result_signal = pyqtSignal(str, str) # 信号:filename, result def __init__(self, model, device, filename): super().__init__() self.model = model self.device = device self.filename = filename self.transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((150, 150)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def process_image(self): try: # 加载图像 image = Image.open(self.filename).convert('RGB') image_tensor = self.transform(image).unsqueeze(0).to(self.device) # 模型预测 self.model.eval() with torch.no_grad(): output = self.model(image_tensor) probabilities = F.softmax(output, dim=1) _, predicted = torch.max(output, 1) # 获取猫和狗的置信度 cat_prob = probabilities[0][0].item() dog_prob = probabilities[0][1].item() # 确定结果和置信度 result = "猫" if predicted.item() == 0 else "狗" confidence = cat_prob if result == "猫" else dog_prob # 格式化输出结果 formatted_result = f"{result} ({confidence * 100:.1f}%置信度)" self.result_signal.emit(self.filename, formatted_result) except Exception as e: self.result_signal.emit(self.filename, f"处理错误: {str(e)}") # 主应用窗口 class CatDogClassifierApp(QWidget): def __init__(self, model, device): super().__init__() self.setWindowTitle("猫狗识别系统") self.setGeometry(100, 100, 1000, 700) self.model = model self.device = device self.initUI() self.image_processors = [] def initUI(self): # 主布局 main_layout = QVBoxLayout() # 标题 title = QLabel("猫狗识别系统") title.setAlignment(Qt.AlignCenter) title.setStyleSheet("font-size: 24px; font-weight: bold; margin: 10px;") main_layout.addWidget(title) # 按钮区域 button_layout = QHBoxLayout() self.upload_button = QPushButton("上传图像") self.upload_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 10px;") self.upload_button.clicked.connect(self.uploadImage) button_layout.addWidget(self.upload_button) self.batch_process_button = QPushButton("批量处理") self.batch_process_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 10px;") self.batch_process_button.clicked.connect(self.batchProcess) button_layout.addWidget(self.batch_process_button) self.clear_button = QPushButton("清除所有") self.clear_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 10px;") self.clear_button.clicked.connect(self.clearAll) button_layout.addWidget(self.clear_button) self.results_button = QPushButton("查看训练结果") self.results_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 10px;") self.results_button.clicked.connect(self.showTrainingResults) button_layout.addWidget(self.results_button) # 添加查看模型结构按钮 self.model_summary_button = QPushButton("查看模型结构") self.model_summary_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 10px;") self.model_summary_button.clicked.connect(self.showModelSummary) button_layout.addWidget(self.model_summary_button) main_layout.addLayout(button_layout) # 状态标签 self.status_label = QLabel("就绪") self.status_label.setStyleSheet("font-size: 14px; color: #666; margin: 5px;") main_layout.addWidget(self.status_label) # 图像预览区域 self.preview_area = QScrollArea() self.preview_area.setWidgetResizable(True) self.preview_area.setStyleSheet("background-color: #f0f0f0;") self.preview_widget = QWidget() self.preview_layout = QHBoxLayout() self.preview_layout.setAlignment(Qt.AlignTop | Qt.AlignLeft) self.preview_widget.setLayout(self.preview_layout) self.preview_area.setWidget(self.preview_widget) main_layout.addWidget(self.preview_area) # 底部信息 info_label = QLabel("基于卷积神经网络(CNN)的猫狗识别系统 | 支持上传单张或多张图片") info_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) info_label.setStyleSheet("font-size: 12px; color: #888; margin: 10px;") main_layout.addWidget(info_label) self.setLayout(main_layout) def uploadImage(self): self.status_label.setText("正在选择图像...") filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择图像", "", "图像文件 (*.png *.jpg *.jpeg)" ) if filename: self.status_label.setText(f"正在处理: {os.path.basename(filename)}") self.displayImage(filename) def batchProcess(self): self.status_label.setText("正在选择多张图像...") filenames, _ = QFileDialog.getOpenFileNames( self, "选择多张图像", "", "图像文件 (*.png *.jpg *.jpeg)" ) if filenames: self.status_label.setText(f"正在批量处理 {len(filenames)} 张图像...") for filename in filenames: self.displayImage(filename) def displayImage(self, filename): if not os.path.isfile(filename): QMessageBox.warning(self, "警告", "文件路径不安全或文件不存在") self.status_label.setText("错误: 文件不存在") return # 检查是否已存在相同文件 for i in reversed(range(self.preview_layout.count())): item = self.preview_layout.itemAt(i) if item.widget() and item.widget().objectName().startswith(f"container_{filename}"): widget_to_remove = item.widget() self.preview_layout.removeWidget(widget_to_remove) widget_to_remove.deleteLater() # 创建图像容器 container = QWidget() container.setObjectName(f"container_{filename}") container.setStyleSheet(""" background-color: white; border: 1px solid #ddd; border-radius: 5px; padding: 10px; margin: 5px; """) container.setFixedSize(300, 350) container_layout = QVBoxLayout(container) container_layout.setContentsMargins(5, 5, 5, 5) container_layout.setSpacing(5) # 显示文件名 filename_label = QLabel(os.path.basename(filename)) filename_label.setStyleSheet("font-size: 12px; color: #555;") filename_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) container_layout.addWidget(filename_label) # 图像预览 pixmap = QPixmap(filename) if pixmap.width() > 280 or pixmap.height() > 200: pixmap = pixmap.scaled(280, 200, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation) preview_label = QLabel(container) preview_label.setPixmap(pixmap) preview_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) preview_label.setFixedSize(280, 200) preview_label.setStyleSheet("border: 1px solid #eee;") container_layout.addWidget(preview_label) # 结果标签 result_label = QLabel("识别中...", container) result_label.setObjectName(f"result_{filename}") result_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) result_label.setStyleSheet("font-size: 16px; font-weight: bold; padding: 5px;") container_layout.addWidget(result_label) # 删除按钮 delete_button = QPushButton("删除", container) delete_button.setObjectName(f"button_{filename}") delete_button.setStyleSheet(""" QPushButton { background-color: #ff6b6b; color: white; border: none; border-radius: 3px; padding: 5px; } QPushButton:hover { background-color: #ff5252; } """) delete_button.clicked.connect(lambda _, fn=filename: self.deleteImage(fn)) container_layout.addWidget(delete_button) # 添加到预览区域 self.preview_layout.addWidget(container) # 创建并启动图像处理线程 processor = ImageProcessor(self.model, self.device, filename) processor.result_signal.connect(self.updateUIWithResult) threading.Thread(target=processor.process_image).start() self.image_processors.append(processor) # 限制最大处理数量 if self.preview_layout.count() > 20: QMessageBox.warning(self, "警告", "最多只能同时处理20张图像") self.image_processors.clear() def deleteImage(self, filename): container_name = f"container_{filename}" container = self.findChild(QWidget, container_name) if container: self.preview_layout.removeWidget(container) container.deleteLater() self.status_label.setText(f"已删除: {os.path.basename(filename)}") def updateUIWithResult(self, filename, result): container = self.findChild(QWidget, f"container_{filename}") if container: result_label = container.findChild(QLabel, f"result_{filename}") if result_label: # 根据结果设置颜色 if "猫" in result: result_label.setStyleSheet("color: #1a73e8; font-size: 16px; font-weight: bold;") elif "狗" in result: result_label.setStyleSheet("color: #e91e63; font-size: 16px; font-weight: bold;") else: result_label.setStyleSheet("color: #f57c00; font-size: 16px; font-weight: bold;") result_label.setText(result) self.status_label.setText(f"完成识别: {os.path.basename(filename)} -> {result}") def clearAll(self): # 删除所有图像容器 while self.preview_layout.count(): item = self.preview_layout.takeAt(0) widget = item.widget() if widget is not None: widget.deleteLater() self.image_processors = [] self.status_label.setText("已清除所有图像") def showTrainingResults(self): """显示训练结果可视化图表""" if not os.path.exists('training_visualization.png'): QMessageBox.information(self, "提示", "训练结果可视化图表尚未生成") return try: # 创建结果展示窗口 results_window = QWidget() results_window.setWindowTitle("训练结果可视化") results_window.setGeometry(200, 200, 1200, 800) layout = QVBoxLayout() # 标题 title = QLabel("模型训练结果可视化") title.setStyleSheet("font-size: 20px; font-weight: bold; margin: 10px;") title.setAlignment(Qt.AlignCenter) layout.addWidget(title) # 综合图表 layout.addWidget(QLabel("训练和验证准确率/损失:")) pixmap1 = QPixmap('training_visualization.png') label1 = QLabel() label1.setPixmap(pixmap1.scaled(1000, 500, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) layout.addWidget(label1) # 水平布局用于两个图表 h_layout = QHBoxLayout() # 准确率图表 vbox1 = QVBoxLayout() vbox1.addWidget(QLabel("准确率曲线:")) pixmap2 = QPixmap('accuracy_curve.png') label2 = QLabel() label2.setPixmap(pixmap2.scaled(450, 350, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) vbox1.addWidget(label2) h_layout.addLayout(vbox1) # 损失图表 vbox2 = QVBoxLayout() vbox2.addWidget(QLabel("损失曲线:")) pixmap3 = QPixmap('loss_curve.png') label3 = QLabel() label3.setPixmap(pixmap3.scaled(450, 350, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) vbox2.addWidget(label3) h_layout.addLayout(vbox2) layout.addLayout(h_layout) # 关闭按钮 close_button = QPushButton("关闭") close_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 8px;") close_button.clicked.connect(results_window.close) layout.addWidget(close_button, alignment=Qt.AlignCenter) results_window.setLayout(layout) results_window.show() except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"加载训练结果时出错: {str(e)}") def showModelSummary(self): """显示模型结构摘要""" # 创建摘要展示窗口 summary_window = QWidget() summary_window.setWindowTitle("模型结构摘要") summary_window.setGeometry(200, 200, 800, 600) layout = QVBoxLayout() # 标题 title = QLabel("模型各层参数状况") title.setStyleSheet("font-size: 20px; font-weight: bold; margin: 10px;") title.setAlignment(Qt.AlignCenter) layout.addWidget(title) # 创建文本编辑框显示摘要 summary_text = QTextEdit() summary_text.setReadOnly(True) summary_text.setStyleSheet("font-family: monospace; font-size: 12px;") # 获取模型摘要 try: # 使用StringIO捕获summary的输出 from io import StringIO import sys # 重定向标准输出 original_stdout = sys.stdout sys.stdout = StringIO() # 生成模型摘要 summary(self.model, input_size=(3, 150, 150), device=self.device.type) # 获取捕获的输出 summary_output = sys.stdout.getvalue() # 恢复标准输出 sys.stdout = original_stdout # 显示摘要 summary_text.setPlainText(summary_output) except Exception as e: summary_text.setPlainText(f"生成模型摘要时出错: {str(e)}") layout.addWidget(summary_text) # 关闭按钮 close_button = QPushButton("关闭") close_button.setStyleSheet("font-size: 16px; padding: 8px;") close_button.clicked.connect(summary_window.close) layout.addWidget(close_button, alignment=Qt.AlignCenter) summary_window.setLayout(layout) summary_window.show() # 程序入口点 if __name__ == "__main__": # 设置数据集路径 data_path = os.path.join("data", "dogs-vs-cats") train_folder = os.path.join(data_path, 'train') test_folder = os.path.join(data_path, 'test') # 检查是否已有训练好的模型 model_path = "catdog_cnn_model_with_extra_dropout.pth" # 修改模型名称以反映更改 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备: {device}") # 创建模型实例(使用添加了额外Dropout层的新模型) model = CatDogCNN() if os.path.exists(model_path): print("加载已训练的模型...") model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)) model = model.to(device) model.eval() print("模型加载完成") else: print("未找到训练好的模型,开始训练新模型...") # 创建完整训练集和测试集(使用数据增强) # 训练集使用增强后的transform train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(15), # 随机旋转15度 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.Resize((150, 150)), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2), # 随机调整亮度和对比度 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 验证集和测试集使用基础transform(不需要增强) base_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((150, 150)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) full_train_dataset = DogsVSCats(train_folder, transform=train_transform) test_dataset = DogsVSCats(test_folder, transform=base_transform) # 划分训练集和验证集 (80% 训练, 20% 验证) train_size = int(0.8 * len(full_train_dataset)) val_size = len(full_train_dataset) - train_size gen = torch.Generator().manual_seed(42) train_dataset, val_dataset = random_split( full_train_dataset, [train_size, val_size], generator=gen ) # 创建数据加载器 batch_size = 32 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) # 训练模型 trainer = Trainer(model, train_loader, val_loader) num_epochs = 15 print(f"开始训练(带额外Dropout层和数据增强),共 {num_epochs} 个epoch...") trainer.train(num_epochs) # 保存最终模型 torch.save(model.state_dict(), model_path) print(f"模型已保存为 {model_path}") # 输出模型各层的参数状况 print("\n模型各层参数状况:") summary(model, input_size=(3, 150, 150), device=device.type) # 启动应用程序 app = QApplication(sys.argv) window = CatDogClassifierApp(model, device) window.show() sys.exit(app.exec_())对此代码进行优化

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vscode中使用Codeium

<think>好的,我需要回答用户如何在VSCode中使用Codeium插件的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关信息。用户提供的引用[1]提到了Codeium Chat可以解释代码中的问题,引用[2]提到了在IDEA中的一些问题,可能对VSCode的安装有帮助。用户还提到了安装步骤、基本功能、常见问题等。 首先,我应该分步骤说明安装过程,包括在VSCode扩展商店搜索Codeium并安装。然后,登录部分可能需要用户访问仪表板获取API密钥,引用[2]中提到登录问题,可能需要提醒用户注意网络或权限设置。 接下来是基本功能,比如代码自动补全和Chat功能。引用[1]提到C
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UniMoCo:统一框架下的多监督视觉学习方法

在详细解析“unimoco”这个概念之前,我们需要明确几个关键点。首先,“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法,它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次,文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称,即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”,其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后,该框架被官方用PyTorch库实现,并被提供给了研究者和开发者社区。 ### 1. 对比学习(Contrastive Learning) UniMoCo的概念根植于对比学习的思想,这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本,通过将相似的样本拉近,将不相似的样本推远,从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程,取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。 ### 2. MoCo(Momentum Contrast) UniMoCo的实现基于MoCo框架,MoCo是一种基于队列(queue)的对比学习方法,它在训练过程中维持一个动态的队列,其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder(动量编码器)和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息,使得模型能够持续地进行对比学习,即使是在没有足够负样本的情况下。 ### 3. 无监督学习(Unsupervised Learning) 在无监督学习场景中,数据样本没有被标记任何类别或标签,算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中,无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练,其目的是让模型学习到数据的基础特征表示,这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。 ### 4. 半监督学习(Semi-Supervised Learning) 半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势,它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式,可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分,以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。 ### 5. 全监督学习(Full-Supervised Learning) 在全监督学习中,所有的训练样本都有相应的标签,这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系,从输入到输出。在UniMoCo中,全监督学习用于训练阶段,让模型在有明确指示的学习目标下进行优化,学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景,比如图像分类任务。 ### 6. PyTorch PyTorch是一个开源机器学习库,由Facebook的人工智能研究团队开发,主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境,并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台,说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。 ### 7. 可视化表示学习(Visual Representation Learning) 可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征,并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中,无论是无监督、半监督还是全监督学习,最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示,这些表示可以用于下游任务,如图像分类、目标检测、图像分割等。 ### 8. 标签队列(Label Queue) UniMoCo通过标签队列维护受监管的标签,这可能意味着对于那些半监督或全监督学习的任务,模型在进行对比学习时,会参考这些来自标签队列的数据。标签队列机制能帮助模型更好地利用有限的标注数据,增强模型的泛化能力。 ### 结论 UniMoCo的提出,以及其官方PyTorch实现的发布,将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架,使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效,而且为研究者们提供了一个强力的工具,以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景,为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
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【MATLAB算法精讲】:最小二乘法的实现与案例深度分析

# 1. 最小二乘法的基本原理 最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。其核心思想是选择一条曲线,使得所有观察点到这条曲线的距离之和最小。这种方法广泛应用于统计学、信号处理、工程学和经济学等领域,尤其适用于需要通过一组数据点来确定函数参数的情况。 ## 1.1 统计学视角下的最小二乘法 在统计学中,最小二乘法经常用于
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Idea使用教程+jdk配置

<think>好的,我现在需要回答用户关于IntelliJ IDEA使用教程和JDK配置方法的问题。首先,用户明确提到了参考站内引用中的内容,引用[1]和引用[2]都涉及JDK的配置步骤,但看起来这些引用内容可能来自其他问题或文档,可能与当前问题不完全相关,但用户希望我利用这些信息来组织回答。 首先,我需要确认IntelliJ IDEA配置JDK的基本步骤,并整合用户提供的引用内容。引用[1]提到选择JDK安装根目录,例如D:\develop\Java\jdk-17,这说明配置时需要定位到JDK的主目录。引用[2]则提到了通过New按钮选择JDK版本,并完成项目创建,这部分可能涉及到项目设置
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GitHub入门实践:审查拉取请求指南

从提供的文件信息中,我们可以抽取以下知识点: **GitHub入门与Pull Request(PR)的审查** **知识点1:GitHub简介** GitHub是一个基于Git的在线代码托管和版本控制平台,它允许开发者在互联网上进行代码的托管和协作。通过GitHub,用户可以跟踪和管理代码变更,参与开源项目,或者创建自己的私有仓库进行项目协作。GitHub为每个项目提供了问题跟踪和任务管理功能,支持Pull Request机制,以便用户之间可以进行代码的审查和讨论。 **知识点2:Pull Request的作用与审查** Pull Request(PR)是协作开发中的一个重要机制,它允许开发者向代码库贡献代码。当开发者在自己的分支上完成开发后,他们可以向主分支(或其他分支)提交一个PR,请求合入他们的更改。此时,其他开发者,包括项目的维护者,可以审查PR中的代码变更,进行讨论,并最终决定是否合并这些变更到目标分支。 **知识点3:审查Pull Request的步骤** 1. 访问GitHub仓库,并查看“Pull requests”标签下的PR列表。 2. 选择一个PR进行审查,点击进入查看详细内容。 3. 查看PR的标题、描述以及涉及的文件变更。 4. 浏览代码的具体差异,可以逐行审查,也可以查看代码变更的概览。 5. 在PR页面添加评论,可以针对整个PR,也可以针对特定的代码行或文件。 6. 当审查完成后,可以提交评论,或者批准、请求修改或关闭PR。 **知识点4:代码审查的最佳实践** 1. 确保PR的目标清晰且具有针对性,避免过于宽泛。 2. 在审查代码时,注意代码的质量、结构以及是否符合项目的编码规范。 3. 提供建设性的反馈,指出代码的优点和需要改进的地方。 4. 使用清晰、具体的语言,避免模糊和主观的评论。 5. 鼓励开发者间的协作,而不是单向的批评。 6. 经常审查PR,以避免延迟和工作积压。 **知识点5:HTML基础** HTML(HyperText Markup Language)是用于创建网页的标准标记语言。它通过各种标签(如`<p>`用于段落,`<img>`用于图片,`<a>`用于链接等)来定义网页的结构和内容。HTML文档由元素组成,这些元素通过开始标签和结束标签来标识。例如,`<p>This is a paragraph.</p>`。HTML的最新版本是HTML5,它引入了许多新的元素和API,增强了对多媒体、图形和本地存储的支持。 **知识点6:GitHub Pages功能介绍** GitHub Pages是一个静态站点托管服务,允许用户直接从GitHub仓库中发布个人、组织或项目的网站。你可以通过设置一个专门的分支来存放你的网站源代码,然后利用GitHub Pages的设置选项,选择分支并发布你的网站。发布的网站将可以通过一个自定义的URL访问,这个URL通常是`username.github.io/repo-name`的格式。这为开发者提供了一个简单而快速的方法来搭建个人或项目的展示页面。 **知识点7:简单的游戏开发实践** 文件描述中提到了一个基于项目的学习活动,通过游戏的形式,让入门人员体验操作和理解基本的游戏开发概念。在这个活动中,参与者通过键盘操作控制形状的旋转和移动,目标是创建无空隙的完整行,这涉及到游戏逻辑、用户输入处理和图形界面显示等基础知识。该活动可能使用了HTML、JavaScript和CSS等前端技术实现,参与者通过实践操作来学习如何编程,并理解基本的游戏设计原理。
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【R语言高级教程】:最小二乘法从入门到精通

# 1. 最小二乘法的理论基础 最小二乘法是数学优化技术之一,广泛应用于统计学、数据分析和工程学等领域。其核心思想在于找到一条直线(或曲线),使得所有观测点到该直线的垂直距离之和最小,即误差平方和最小。这一方法不仅简单易行,而且可以有效减少异常值对模型的影响,使得参数估计更加稳定。 ## 1.1 最小二乘法的数学表述 在最基本的线性回归模型中,最小二乘法通过最小化误差的平方和来寻找最