# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

WebDriver中实现对特定的Web区域截图方法 import pytesseract from PIL import Image image=Image.open('new.jpg') vcode=pytesseract.image_to_string(image) print vcode 二.但在使用python自动化测试中会遇到一个难点,验证码怎么获取,python的webdriver API没有这样接口. baidu查之,网上只有java的解决方案,python的貌似没有,在这就将py

1 依赖Required dependencies: six numpy scipy scikit-image (pip install -U scikit-image) OpenCV (i.e. cv2) 这些之前的文章都有 在ubuntu中配置深度学习python图片分类实验环境 2 下载并安装imgaug Clone the repository. From within the repository do: python setup.py sdist sudo pip install d

CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程multiprocessing.Pool.map 和多线程库multiprocessing.dummy.Pool.map import os import PIL from multiprocessing import Pool from PIL import Image SIZE = (75,75) SAVE_DIRECTORY = 'thumbs' def get_image_paths(folder): return (os.path.j

1.把图片分割成一个个竖条: from PIL import Image gap = 20 img_name = '/home/sensetime/000132_11_4.png' im = Image.open(img_name) col = im.size[0] row = im.size[1] real_col = col/gap print col,row,real_col for i in range(real_col): save_name = "/home/sensetime/SL

# -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def resize2(im): xsize, ysize = im.size xrate,yrate=xsize/720.0,ysize/1280.0 print xrate,yrate if xrate<1 and yrate<1: return im elif xrat

pip install pillow 基本使用 from PIL import Image # new 创建一张图片 im1 = Image.new('RGB', (500, 300), (50, 100, 150)) # show 用默认的图片打开方式打开图片 im1.show() # save 保存图片 im1.save('xyz.png') # open 打开一张图片 im2 = Image.open('xyz.png') # filename 文件名 print(im2.filename

原文出处:http://blog.justbilt.com/2014/07/02/setup_python_on_mac/ 这两天重新搞了下python的环境,发现好多地方还是容易忘记,因此有了这篇文章,以后方便查看. 一. 安装python 其实mac自带的python完全够用, 这一步可以跳过. – by Bin mac系统自带了一个python的执行执行环境,但为了获取最新版的python,我们需要重新安装python.这里有两种方案安装: 1.homebrew brew install

1.我们先获取pip安装脚本: 1 wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 如果没有安装wget可以去这里将所有内容复制下来,新建get-pip.py文件,将内容拷进去就OK了. 2.安装pip 1 sudo python get-pip.py 用python执行刚才获取的脚本,这里sudo可以选择使用,若遇到类似这个报错则必须加sudo: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Exception: Traceback (most recent call

在Mac OS上搭建Python的开发环境   本文转载自:http://www.jb51.net/article/76931.htm 一. 安装python mac系统其实自带了一个python的执行执行环境,用来运行python还行,但是开发可能就不够了,因此我们需要重新安装python.这里有两种方案安装: 1.homebrew 1 brew install python 这个方案比较简单,如果出错的话可以给前面加sudo试试,这个安装的python可能不是最新版. 2.从官网下载安装大家

本文转载自:http://www.jb51.net/article/76931.htm 一. 安装python mac系统其实自带了一个python的执行执行环境,用来运行python还行,但是开发可能就不够了,因此我们需要重新安装python.这里有两种方案安装: 1.homebrew ? 1 brew install python 这个方案比较简单,如果出错的话可以给前面加sudo试试,这个安装的python可能不是最新版. 2.从官网下载安装大家可以从https://www.python.

一.CSV数据处理 CSV文件格式:逗号分隔值(Comma-Separated Value,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列.如以下格式: 27,20,14,15,12,94,13,16

一.写在前面 现在无论大大小小的网站,基本上都会使用验证码,登录的时候要验证,下载的时候要验证,而使用的验证码也从那些简简单单的字符图形验证码“进化”成了需要进行图文识别的验证码.需要拖动滑块的滑动验证码.甚至还有手机验证码.当你与之打交道的时候,有没有考虑过其背后的原理呢?当然了,对于那些复杂的验证码我们想要弄得一清二楚还是很难的,但是可以挑软柿子捏嘛--字符图形验证码,就这样,我决定用 Python + Flask 制作出一个简单的验证码系统来,话不多说,撸起袖子加油干! 二.基本思路 一个

一.什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写. 是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序. 二.验证码的作用 验证码是一种人机识别手段,最终目的是区分正常用户和机器的操作. 可以防止:恶意破解密码.注册.刷票.论坛灌水,防止黑客对用户的密码进行暴力破解. 一般是提出一个问题,这个问题可以由计算机

开发目的 我经常使用图片.公众号文章发文也好,还是生活中要使用素材.图片是一种比文字更加直观的载体.但是图片更加占用带宽,很多软件都对图片有大小限制.图片太大也会影响加载速度.我试过几款图片压缩工具,比如 tinypng 和 tinyjpg 非常好用,体验也非常棒.但是它存在几个局限的地方: 1, 每次不能超过 20 张图片,因为 tinypng 是一个 web 网站,一次上传太多势必影响速度和服务器压力: 2,不能控制压缩比例,这一点 compressjpeg.com 做的很好,可以对每一张图

先逼逼两句: 图像是 Web 应用中除文字外最普遍的媒体格式. 流行的 Web 静态图片有 JPEG.PNG.ICO.BMP 等.动态图片主要是 GIF 格式.为了节省图片传输流量,大型互联网公司还会定制特殊格式的图片,WEBP 格式就是一个代表. Python 除了数据分析,做图片处理也是非常好用的. 用 Python 做图片处理,最著名的库就是 PIL(Python Imaging Library)了,支持最新的 Python3,而且有许多新的特性,Pillow也成为了 Python 图片处

最近需要在 win10 上进行图片处理,使用深度学习框架 tensorflow ,所以安装了python3.5 + opencv3.2 + tensorflow + VideoCapture + PIL window上安装tensorflow 教程查看之前的博文 windows环境安装tensorflow 1 现在问题关键是安装 opencv3.2,因为要使用python处理图片,所以需要安装python-opencv 1.1 下载Opencv 3.1模块 到 http://www.lfd.uc

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>

上一篇文章中已经介绍了简单的python爬网页下载文档,但下载后的文档多为doc或pdf,对于数据处理仍然有很多限制,所以将doc/pdf转换成txt显得尤为重要.查找了很多资料,在linux下要将doc转换成txt确实有难度,所以考虑先将pdf转换成txt. 师兄推荐使用PDFMiner来处理,尝试了一番,确实效果不错,在此和大家分享. PDFMiner 的简介:PDFMiner is a tool for extracting information from PDF documents.

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

一提到数字图像处理,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发,就必须安装对应的库.这和matlab非常相似,只是matlab里面叫工具箱