基于量化思想的水印嵌入模型的主要目的是为了实现盲检测.其主要思想是根据水印信息的不同将原始载体数据量化到不同的量化区间,而检测时根据所属的量化区间来识别水印信息.常见的两种量化方式是QIM和SCS方法,前一种方法是稳健的,主要用于版权保护后一种方法是脆弱的,主要用于内容认证. QIM的主要思想是将坐标轴等间隔划分成A区间集与B区间集,区间大小为△.规定A区间集代表0,B区间集代表0,根据水印值是0或1,调整待嵌入水印的值,使其等于离自己最近的对应区间内的中间值,当检测水印时,只需判断该数值落在的

说在最前面:这不是一个十分通用的下载图片脚本,只是根据我的一个小问题,为了减少我的重复性工作写的脚本. 问题 起因:我的这篇博文什么是真正的程序员浏览量超过了4000+. 问题来了:里面的图片我都是用的七牛的图床,我使用的是免费用户,每个月只有1G的下载流量,今天我收到一封邮件,告诉我我欠费了,欠费了几毛钱.我看了下使用概况,原来是流量超了,一个多G.光我博文发布的那天竟然有近1G的下载流量.... 为什么这么做:因为我的文章都是在atom编辑器中,用markdown写的.所以图片都是以'参考式

#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#-------------------------------------------------------------------------------# Name: picRead# Purpose:## Author: wangchao## Created: 27/06/2014# Copyright: (c) wangchao 2014# Licence: <your licence>#-----------------------

1 abstract 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 验证码作为一种自然人的机器人的判别工具,被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中.传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下,各种新型的验证码如雨后春笋般涌现.目前最常见的一种形式就是"滑动

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

Python数据库备份脚本 #!/usr/bin/env python # author: liudong # -*- coding: utf-8 -*- # filename: db_bak.py import os import time import string import urllib,sys,urllib,json,smtplib from email.mime.text import MIMEText mailto_list=['liudong@philisense.com']

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

「python」: arp脚本的两种方法 第一种是使用arping工具: #!/usr/bin/env python import subprocess import sys import re def arping(ipaddress = "192.168.1.1"): p = subprocess.Popen("/usr/sbin/arping -c 2 %s" % ipaddress, shell = True, stdout = subprocess.PIP

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato

老李分享:Python开发性能测试脚本   测试开发工程师的工作主要是根据测试目标来完成,帮助测试人员完成测试目标,测试的业务需求是测试人员提出,但是由于环境的制约,手中没有性能测试工具的时候,性能测试的工作又必须完成,测试开发工程师会按照测试人员提出需求来开发脚本,下面是我在poptest测试开发工程师就业培训中写的一个脚本,这套脚本进行了简化,去掉教学脚本中服务器性能指标的采集脚本部分,去掉了频繁请求服务器的次数脚本部分,去掉了thinktime的时长脚本等等. '''Ceated on 2

python编写shell脚本详细讲解 那,python可以做shell脚本吗? 首先介绍一个函数: os.system(command) 这个函数可以调用shell运行命令行command并且返回它的返回值.试一下在 python的解释器里输入os.system(”ls -l”),就可以看到”ls”列出了当前目录下的文件.可以说,通过这个函数,python就拥有了shell的所有能力.呵呵..不过,通常这条命令不需要用到.因为shell常用的那些命令在python中通常有对应而且同样简洁的写法

python在图片上画矩形 image_path = '' image = cv2.imread(image_path) first_point = (100, 100) last_point = (100, 100) cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0, 255, 0), 2) cv2.imwrite(image_path, image) first_point和last_point都是矩形在图片的像素坐标位置,且坐标位置为int整

Python读取图片尺寸.图片格式 需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库. from PIL import Image im = Image.open(filename)#返回一个Image对象 print('宽:%d,高:%d'%(im.size[0],im.size[1])) Image类的属性 PIL.Image.format 图片生成时的原格式,不是以文件后缀名为依据. 类型: string or None PIL.I

add by zhj: 其实作者是想说用Python来做那些Bash实现起来比较麻烦的部分,即将Bash与Python结合使用. 英文原文:http://www.linuxjournal.com/content/python-scripts-replacement-bash-utility-scripts 作者:Richard Delaney 翻译原文:http://www.oschina.net/translate/python-scripts-replacement-bash-utility

#!/usr/bin/env python #!coding=utf-8 import os import time import sys import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.MIMEMultipart import MIMEMultipart def sendsimplemail (warning): msg = MIMEText(warning) msg['Subject'] = 'python fir

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

centos 7 keepalived故障邮件通知实战(附Python邮件发送脚本) #####################     sendmail.py  begin     ##################### #!/usr/bin/python -W # -*- coding: UTF-8 -*- from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.base import MIMEBase from em

Python 调用 Shell脚本的方法 1．os模块的popen方法 通过 os.popen() 返回的是 file read 的对象,对其进行读取 read() 的操作可以看到执行的输出. >>> os.popen('date -u |wc') <open file 'date -u |wc', mode 'r' at 0x7f9539eb34b0> >>> os.popen('date -u |wc').read() ' 1 6 43\n' 2.利用c

Python 对图片做垂直投影 本文利用opencv对图片进行垂直投影,做出垂直投影图,大体思路:打开图片,灰度化,二值化,按列进行统计,新建一个大小和原图一样的图片,按列进行填充: cv2.cv.Get2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x) 获取物理坐标为(y,x)处的灰度值 cv2.cv.Set2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x,(255, 255, 255)) 设置某一位置处rgb值 实现 例如: # -*-coding:utf-8-*-

Python获取当前脚本绝对路径 Python脚本有一个毛病,当使用相对路径时,被另一个不同目录下的py文件中导入时,会报找不到对应文件的问题.感觉是当前工作目录变成了导入py文件当前目录.如果你有配置文件的读取操作,然后都放在一个py文件中,而你又用的是相对路径,而且这个py文件在多个不同目录下的py文件中被导入,那就呵呵了...还是用绝对路径吧. 解决这个问题,可以用绝对路径.当然是自动的绝对路径,而不是每次都手动给前缀赋值,让脚本自动寻找当前文件的绝对路径. 此处分享在python下获取一

在使用python3下载图片时, 常用的方法有urlretrieve和requests两种, 不管哪种方法在网速极慢的情况下, 会出现图片下载卡住现象.那如何解决呢? 小编根据网上提供的资料测试了几种方法. 方法一.socket: 设置默认超时 正常网速时下载情况是什么样子呢? #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf- -*- # __author__:kzg import datetime import os from urllib.request im