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  • 2021-06-11 06:29:51

    我有一个纯粹的基于GWT的网站,我们知道搜索引擎不能索引纯基于gwt的网站。因此,我创建了一个替代网页,如下所示,它作为单独的html存储在war文件夹中。此网页的目的是征集和索引有关我网站的详细信息。这个页面从不显示在我的网站上,而是仅用于索引。通往此网页的网址是Sitemaps.xml的一部分。因此,我假设下面的html将被索引,因为它是Sitemaps的一部分。因此,这里是我的问题:索引一个重定向的HTML页面

    我必将在ID为“爬行” div的内容给定的事实,这是定于去除的onload和浏览器被重定向到负载的另一个网址索引?

    有没有更好的方式来获得内容索引的纯GWT网站没有任何基于HTML的用户界面?

    我也可以调用一个servlet并返回一个用于索引的响应。但是,然后相同的网址将显示在搜索结果中,这是没有用的。换句话说,我试图找出内容获取索引的方式,但是当用户点击搜索结果时,他应该被重定向到主页而不是显示索引内容。

    function load(){

    element = document.getElementById("crawler");

    element.parentNode.removeChild(element);

    window.location.href='http://.com';

    }

    ......

    正如你可以在这里看到的股利(履带)包含所有是为索引内容,将立即删除,因为身体的负荷。除此之外,该页面还会重定向到加载站点的主页。

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    python 批量制作索引图 python批量制作索引图 最近看的语义分割GSCNN代码的数据集为cityscapes类型,代码中需要的标签图为索引图,而我的标签是8通道RGB图,所以参考了两篇博客。我是二分类,只有背景和一类标注。...

    python 批量制作索引图

    python批量制作索引图

    最近看的语义分割GSCNN代码的数据集为cityscapes类型,代码中需要的标签图为索引图,而我的标签是3通道RGB图,所以参考了两篇博客。我是二分类,只有背景和一类标注。制作索引图记录。生成的索引图label为0,1。没上色的索引图可能看着是全黑,但是使用matlab显示图像利用工具可以看到标注的像素值不同。
    参考:python制作索引图
    python制作索引图

    代码

    # coding:utf-8
    '''
    制作索引图
    '''
    # coding:utf-8
    
    from random import randint
    from PIL import Image
    import os
    input_dir = 'D:/Users/caixingmin/Desktop/save/'
    out_dir = 'D:/Users/caixingmin/Desktop/tupian/'
    
    a = os.listdir(input_dir)
    #def randomPalette(length, min, max):
        #return [randint(min, max) for x in range(length)]
    palette = [0, 0, 0,
               128, 0, 0, ]#调色板颜色
    
    # paletteID = randomPalette(768, 0, 255)    #用于多分类
    label_pixel_value = 178  # 标注物体的像素值(转换成灰度图像后)
    #path = 'D:\\Users\\caixingmin\\Desktop\\CamVid_runway2\\train_labels\\0014.png'
    for i in a[0:]:
        #print(i)
        img = Image.open(input_dir+i).convert('L')
        for x in range(img.size[0]):
            for y in range(img.size[1]):
                if img.getpixel((x, y)) == label_pixel_value:  # 给标注部分分配一个像素值,多分类分配多个像素值
                    img.putpixel((x, y), 1)
                else:
                    img.putpixel((x, y), 0)  # 背景部分
    
        #img.show()
         img.putpalette(palette)  # 一分类, 【0,0,0】是背景,【128,0,0】是标注物,不上色的时候注释掉
    # img.putpalette(paletteID)  # 多分类   # 需要图像上有多类像素值
    
    #img.show()
    
        img.save(out_dir+i)
    

    图片

    背景的index为0,[R,G,B]为[0 0 0]
    在这里插入图片描述

    标注物像素值

    label_pixel_value = 178 # 标注物体的像素值(转换成灰度图像后)

    上述代码中的label_pixel_value是标签转换成灰度图像之后的标注物的像素值。转换成灰度图代码:

    from PIL import Image
    import os
    input_dir = 'D:/Users/ca/Desktop/shi/'
    out_dir = 'D:/Users/ca/Desktop/tupian/'
    #可以只转换单张看像素值就好
    a = os.listdir(input_dir)
    
    for i in a[0:]:
     
        img = Image.open(input_dir + i).convert('L')
        img.save(out_dir+i)
    

    转换后通过matlab查看灰度图片对应标注物的index
    标注物index=38
    所以这里 label_pixel_value = 38

    展开全文
  • python制作索引图像

    千次阅读 2018-06-26 15:22:47
    一、什么是索引索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。 一幅索引图包含一个数据矩阵data和一个调色板矩阵map,数据矩阵可以是uint8,uint16或双...

    一、什么是索引图

    索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。
    一幅索引图包含一个数据矩阵data和一个调色板矩阵map,数据矩阵可以是uint8,uint16或双精度类型的,而调色板矩阵则总是一个m×3的双精度矩阵。
    索引模式和灰度模式比较类似,它的每个象素点也可以有256种颜色容量,但它可以负载彩色。灰度模式的图像最多只能有256种颜色。当图像转换成索引模式时,系统会自动根据图像上的颜色归纳出能代表大多数的256种颜色,就象一张颜色表,然后用这256种来代替整个图像上所有的颜色信息。
    索引的图像只支持一个图层,并且只有一个索引彩色通道。
    索引模式的图像就像是一块块由彩色的小瓷砖所拼成的,由于它最多只能有256种彩色,所以它所形成的文件相对其它彩色要小得多。索引模式的另一个好处是它所形成的每一个颜色都有其独立的索引标识。当这种图像在网上发布时,只要根据其索引标识将图像重新识别,它的颜色就完全还原了。
    索引模式主要用于网络上的图片传输和一些对图像象素、大小等有严格要求的地方。
    摘自百度百科

    简单来说类似于有颜色的灰度图。
    二、索引图像在python中的表示
    在使用python制作索引图像是要用到Pillow库,其中P模式就是索引图像模式。
    这里写图片描述
    ·三.如何制作索引图
    使用Pilow库中的这个函数
    Image.putpalette(data, rawmode=’RGB’)
    Attaches a palette to this image. The image must be a “P” or “L” image, and the palette sequence must contain 768 integer values, where each group of three values represent the red, green, and blue values for the corresponding pixel index. Instead of an integer sequence, you can use an 8-bit string.
    Parameters:
    • data – A palette sequence (either a list or a string).
    • rawmode – The raw mode of the palette.
    示例图片
    1、灰度图
    这里写图片描述
    制作完成后的图像
    这里写图片描述
    代码示例

    # coding:utf-8
    '''
    制作索引图
    '''
    from random import randint
    from PIL import Image
    def randomPalette(length, min, max):
        return [randint(min, max) for x in xrange(length)]
    path = '1_127.png'
    img = Image.open(path)
    # img.show()
    i = randomPalette(768, 0, 255)
    print i
    print len(i)
    img.putpalette(i)
    print img
    img.show()
    img.save('2.png')
    

    第一张图是灰度图,里面只有3个值0,1,2下面的图是生成的索引图片。根据灰度图的值然后和生成的随机768个数,每三个数表示一个rgb值 做map映射 0表示第一个rgb值 1表示第二个rgb值,以此类推
    img.putpalette(i)改为 img.putpalette([0,0,0,0,255,0,0,0,255])生成的索引图如下
    黑色代表原灰度值为0,蓝色代表原灰度值为1,蓝色代表原灰度值为2
    这里写图片描述

    展开全文
  • s3c模板文件,用于制作生成OSGB数据索引
  • Indexmeister读取多种格式(.tex,.docx,.epub等),并建议用于索引的关键字。 随附的程序Imbrowse提供了一个半自动界面,可将索引标签快速添加到多文件乳胶文档中。
  • 制作索引图 labelme

    千次阅读 2017-12-18 17:07:22
    制作索引图 labelme

    下载地址:https://github.com/wkentaro/labelme

    Labelme is a graphical image annotation tool inspired by http://labelme.csail.mit.edu.
    It is written in Python and uses Qt for its graphical interface.

    Requirements

    Installation

    There are options:

    • Platform agonistic installation: Anaconda, Docker
    • Platform specific installation: Ubuntu, macOS

    Anaconda

    You need install Anaconda, then run below:

    conda create --name=labelme python=2.7
    source activate labelme
    conda install pyqt
    pip install labelme

    Docker

    You need install docker, then run below:

    wget https://raw.githubusercontent.com/wkentaro/labelme/master/scripts/labelme_on_docker
    chmod u+x labelme_on_docker
    
    # Maybe you need http://sourabhbajaj.com/blog/2017/02/07/gui-applications-docker-mac/ on macOS
    ./labelme_on_docker static/apc2016_obj3.jpg -O static/apc2016_obj3.json

    Ubuntu

    sudo apt-get install python-qt4 pyqt4-dev-tools
    sudo pip install labelme

    macOS

    brew install qt qt4 || brew install pyqt  # qt4 is deprecated
    pip install labelme

    Usage

    Annotation

    Run labelme --help for detail.

    labelme  # Open GUI
    labelme static/apc2016_obj3.jpg  # Specify file
    labelme static/apc2016_obj3.jpg -O static/apc2016_obj3.json  # Close window after the save

    The annotations are saved as a JSON file. The file includes the image itself.

    Visualization

    To view the json file quickly, you can use utility script:

    labelme_draw_json static/apc2016_obj3.json

    Convert to Dataset

    To convert the json to set of image and label, you can run following:

    labelme_json_to_dataset static/apc2016_obj3.json

    Sample

    Screencast

    Acknowledgement

    This repo is the fork of mpitid/pylabelme, whose development is currently stopped.



    展开全文
  • 参考:  ... # coding:utf-8 from random import randint from PIL import Image ...def randomPalette(length, min, max): ...索引图: Please adjust the code according to your project !
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