pytorch 由一张图片生成另外一张图片

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definitely 2024-10-12 20:02:01

文章标签 扑克牌图片一张一张迭代 Python 权重 文章分类 PyTorch 人工智能

pytorch 由一张图片生成另外一张图片_权重

之前在《流畅的 Python 》中看到一个例子比较有趣，所以整理一下通过本文分享给大家，该案例是通过 Python 类属性创建一幅除去 大王、小王之后的 52 张扑克牌，并实现随机抽牌、排序、洗牌等功能；

创建一个纸牌类

一副扑克除去大王小王之外，剩下的 52 张纸牌以花色为基准(梅花、方块、黑桃、红心)可分为 4 组，每组有 13 张牌组成；因此可创建两个列表一个来存储花色，一个存储 13 个字符；通过两个列表之间的随机组合来生成 52 张纸牌，

代码如下：

import collections

Card = collections.namedtuple("Card",['rank','suit'])

class FrenchDeck:
    ranks = [str(n) for n in range(2,11) ] + list("JQKA")
    suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
    
    def __init__(self):
        self._cards = [Card(rank,suit) for suit in self.suits 
                       for rank in self.ranks]
    
    def __len__(self):
        return len(self._cards)
    
    def __getitem__(self, position):
        return self._cards[position]

代码中通过 collections.namedtuple 模块创建一个类来表示一幅纸牌，[’rank','suit'] 分别表示纸牌中的字符(2-10,J-A)和花色；

FranchDeck 类来建 52 张纸牌，其中有两个特殊方法，len() 返回纸牌数量，__getitem__() 获取 position(索引) 下的指定纸牌

# 用 Card 创建一张纸牌
beer_card = Card('7','diamonds')
print(beer_card) # 打印输出

deck = FrenchDeck()
print('len is -----')
print(len(deck))

# 返回首张 纸牌
print(deck[0])

# 返回最后一张纸牌
print(deck[-1])


# Output

Card(rank='7', suit='diamonds')
len is -----
52
Card(rank='2', suit='spades')
Card(rank='A', suit='hearts')

随机抽取一张牌

这里借助 random 模块实现随机

from random import choice
# 利用 random.choice 随机抽取一张纸牌
print("random choice -----------")
print(choice(deck))

print(choice(deck))
print(choice(deck))

# Output

random choice -----------
Card(rank='8', suit='clubs')
Card(rank='5', suit='hearts')
Card(rank='5', suit='spades')

列表迭代、切片

因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给 self._cards 列表，除了上面提到的 index 定位之外，FranckDeck() 类还可实现切片、迭代操作；

# 切片操作

print('nslice is --')
print(deck[:3])
print(deck[8:10])

print('n迭代操作')
for card in deck[:3]:
    print(card)

print('n 反迭代操作')
for card in reversed(deck[:3]):
    print(card)
    

# Output

slice is --
[Card(rank='2', suit='spades'), Card(rank='3', suit='spades'), Card(rank='4', suit='spades')]
[Card(rank='10', suit='spades'), Card(rank='J', suit='spades')]

迭代操作
Card(rank='2', suit='spades')
Card(rank='3', suit='spades')
Card(rank='4', suit='spades')

 反迭代操作
Card(rank='4', suit='spades')
Card(rank='3', suit='spades')
Card(rank='2', suit='spades')

排序操作

常规来说，依据点数来判断扑克牌的大小的话，2最小，A最大。实现点数排序是比较简单的，在创建点数列表时是以上面提到顺序进行创建，排序时只需按照点数所在 index 作为基准

除了点数之外还有一个花色也需要考虑，对于花色的话，需要建立一个映射基准(也可以称之为权重)，不同花色赋予不同值；Python 的字典类型可以很方面地满足我们的需要

# 创建一个字典映射
suit_values = dict(
    spades = 3,
    hearts = 2,
    diamonds = 1,
    clubs = 0
)
def spades_high(card):
    rank_value = FrenchDeck.ranks.index(card.rank) # 索引查询
    return rank_value*len(suit_values) + suit_values[card.suit] # index* 4 + suit.value

print('nSorted ------------------')
# 利用 key = lambda 机制对列表进行排序
for card in sorted(deck,key = spades_high,reverse= True):
    print(card)
    
# Output

Sorted ------------------
Card(rank='A', suit='spades')
Card(rank='A', suit='hearts')
Card(rank='A', suit='diamonds')
Card(rank='A', suit='clubs')
Card(rank='K', suit='spades')
Card(rank='K', suit='hearts')
Card(rank='K', suit='diamonds')
Card(rank='K', suit='clubs')
Card(rank='Q', suit='spades')
Card(rank='Q', suit='hearts')
Card(rank='Q', suit='diamonds')

代码解读：

1，代码中利用字典加入了一个映射机制，黑桃为3，红心为2，方块次之，随后梅花；
2，创建 spades_high 函数来计算每张牌的权重总值；
3，利用 sorted() 函数 key= spades_high 来作为排序基准，来实现扑克牌排序

洗牌操作

洗牌简单来说就是对一副扑克牌重新进行无规则地排序；正常情况random.shuffle 可以很方面地实现这个功能，但前提需要保证对象满足可变协议，这里 FranchDeck() 是不满足的，直接使用的话会报错：

from random import shuffle
print('-------------------n'*3)
deck  =FrenchDeck()
shuffle(deck)


# Output


    x[i], x[j] = x[j], x[i]
TypeError: 'FrenchDeck' object does not support item assignment

对于上面问题，只需要要把此类由不变变成 可变的

from random import shuffle
print('-------------------n'*3)


def set_deck(deck,position,card):
    deck._cards[position] = card

deck1 = FrenchDeck()
print('打乱前n')
print(deck1[:5])
FrenchDeck.__setitem__ = set_deck
shuffle(deck1)

# Output


打乱前
Card(rank='2', suit='spades')
Card(rank='3', suit='spades')
Card(rank='4', suit='spades')
Card(rank='5', suit='spades')
Card(rank='6', suit='spades')

打乱后:
Card(rank='6', suit='diamonds')
Card(rank='4', suit='hearts')
Card(rank='Q', suit='diamonds')
Card(rank='K', suit='clubs')
Card(rank='8', suit='spades')

这里抽取到打乱前后纸牌的前 5 个元素，已经实现洗牌

根据以上的代码部分，可以进一步开发，提前设计好 54 张扑克牌的可视化图片，

pytorch 由一张图片生成另外一张图片_迭代_02