import os import cv2 import numpy as np from scipy.stats import mode import time import concurrent.futures ''' multi-process to crop pictures. ''' def crop(file_path_list): origin_path, save_path = file_path_list img = cv2.imread(origin_path) gray =

  本帖最后由 ArcherFMY 于 2013-4-24 17:39 编辑 <ignore_js_op> draw9patch.zip (124.83 KB) 这是Draw9patch<ignore_js_op> 去黑边工具xUltimate-d9pc-x86.rar (6.83 MB) 这是xUltimate-d9pac-x86 运行这个程序  电脑必须有java的运行环境下面这个链接是 安装Java的软件  适用于win7 64位系统http://pan.baidu.com/

Python 图片转字符画 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录, 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的UbuntuLinux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal):Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操作. 完成实验后可以点击桌面上方的"实验截

png和jpg作为两种最常用的图片格式,首先我们要知道他们的区别: 1.从一般图片的外观上来说,他们是无法直接判断的 2.从文件大小上来说,同样一张图png肯定比jpg的大 3.通过查资料咱们可以发现,png即可移植网络图形格式,也是一种位图文件存储格式,可以进行无损压缩.而jpg是我们最常见的图片格式了,图片占用存储较少,但是也牺牲了图片质量. 总结为一句话是两者最大的区别是有损和无损. 而出现加载透明png图片变黑的问题,一般情况下这样的: 服务端的图片是透明png的无损图片,我们下载到本地

Python 图片转字符画 一.课程介绍 1. 课程来源 原创 2. 内容简介 本课程讲述怎样使用 Python 将图片转为字符画 3. 前置课程 Python编程语言 Linux 基础入门(新版) Vim编辑器 4. 课程知识点 本节实验中我们将实践以下知识: Linux 命令行操作 Python 基础 pillow 库的使用 argparse 库的使用(参考教程) 二.实验原理 字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类

文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yiFOmljhyalE8ssAgwo6Jw 关于python图片转字符画,相信大家都不陌生,经常出现在 n个超有趣的python项目中. 今天我也来实践这个有趣的项目,更进一步的是把这个功能做成一个在线的网站,直接上传图片生成字符画,在线预览可以让更多的人来体验. 体验网址:https://www.manjiexiang.cn/blog/post_img 举个栗子,就是这是一张图片 经过转换成的字符画是这样的,这个txt的文件 代

一.media ''' 1. 将用户上传的所有静态文件统一管理 -- settings.py -- MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') 2. 服务器会对外公开一下服务器静态资源 3. 对外公开的方式(配置url接口),在接口中返回指定的静态资源(如何批量操作) -- from django.views.static import serve -- url(r'^media/(?P<path>.*)', serve, {'document_r

python图片处理需要先在cmd里面安装Pillow pip install Pillow 一.图片的打开与显示 from PIL import Image img=Image.open('d:/dog.png') img.show() 虽然使用的是Pillow,但它是由PIL fork而来,因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片,使用show()函数来显示图片. 这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片,有些时候这种方式不太方便,因此我们也可以

ji那天用到了python图片处理中的二值图像的骨架提取,在matlab中通过输入图像的二值,来处理得到图像的骨架, skelimage = bwmorph(im, 'skel', inf); 在matlab中bwmorph的函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次

https://www.jb51.net/article/155342.htm 写在最前面: 我在研究机器学习的过程中,给的数据集是手写数字图片被处理后的由0,1表达的txt文件,今天写一写关于图片转化为二进制txt文件的python实践 在这里,我们使用python中的Pillow库,Pillow库中有一个很重要的类是Image,可以对图片进行很多处理. 首先,导入Image类 ? 1 from PIL import Image 打开图片 ? 1 im=Image.open('1.jpg')

来源:15 Python Snippets to Optimize your Data Science Pipeline 翻译:RankFan 15种Python片段去优化你的数据科学管道 为什么片段对于数据科学是重要的 在我的日常中,我经常处理许多同样的状况,主要是从加载 csv 文件到数据可视化.因此,为了流水线这个过程,我有兴趣去储存一些 code 片段, 在不同的情形下,加载csv文件到数据可视化是非常有帮助的. 在这篇短文中,我将分享15个Python片段去简化你不同的数据分析管道.

Python 图片转字符画 学习笔记 标签(空格分隔): Python 声明:此文章和所有代码是学习笔记,非原创,原文教程地址:https://www.shiyanlou.com/courses/370/labs/1191/document 实验楼我感觉挺好的,但为了保存自己的代码,我是在自己本地电脑敲的代码,并且改造了一下. 这个教程是说如何把一个图片转化为字符画. 可以直接运行的代码如下: from PIL import Image IMG = "ascii_dora.png" W

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image im = Image.open(r"C:\Users\wangshaowei6\Desktop\wm.gif") #(将图片转换为8位像素模式) 和RGB模式相似 im.convert("P") his = im.histogram() vslues ={} #每个像素点可表现256种颜色,你会发现白点是最多 # (白色序号255的位置

# coding:utf-8 import requests import re import time proxies = { "http": "http://124.131.242.155:80" } headers = {'content-type': 'application/json', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Ge

这个模块对于Python2.7 的windows64位电脑而言,还真的是不好找啊.这里分享一个下载链接吧,需要的朋友可以下载下来.PIL For Windows64 Python2.7下面分享一下这个库的简单的使用. 安装 上面的这个超链接是一个exe文件,点击安装的时候,会自动的探测你电脑上Python的安装位置,所以很方便.就不再过多的叙述了. 很多的小例子 这里是一些常用的相关的函数的使用,记得在你的代码的目录下面放一张图片,不然会报错的. 第一个小例子Firsttest.py # cod

本篇包含:一.Image类的属性:1.Format   2.Mode   3.Size    4.Palette    5.Info                   二.类的函数:1.New   2.Open   3.Blend   4.Composite   5.Eval   6.Frombuffer   7.Fromstring   8.Merge                   三.Image类的方法:1.Convert   2.Copy   3.Crop   4.Draft  

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import urllib import re def GetHtml(url): """获取HTML页面所有元素.""" page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def GetImg(html): """ 获取HTML页面所有.jpg图片.""&qu

Python图像处理库PIL基本使用 #将图片转换为灰度图像 from PIL import Image pil_im = Image.open('cat.jpg') gray_cat = pil_im.convert('L') gray_cat.save('gray-cat.png') # 然后得到的灰猫 # 图片缩略 pil_im2.thumbnail((128,128)) pil_im2.show() 分享个检测非法图片的小脚本,不过误报率还是比较高 https://github.com/

# coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 data =

1.爬去方式python+selenium 2.工作流程 selenium自动输入,自动爬取,建立文件夹,存入磁力链接到记事本 3.贴上代码 #!/usr/bin/Python# -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChai

最近爬一个电影票房的网站(url:http://58921.com/alltime),上面总票房里面其实是一张图片,那么我需要把图片识别成文字,来获取票房数据.   我头脑里第一想到的解决方案就是要用tesseract3,别用2,经验来说3相比2,对中文的支持更好一点.   然后,我开始使用pip安装一系列相关的库:   $ pip install Pillow $ pip install pytesser3 $ pip install pytesseract   第一步,首先执行:   $ p