背景 看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样 运行环境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽) 步骤 导入包 from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature fro

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

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操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv" Individual_log_file = "./test/Individual_

python提取计算结果的最大最小值及其坐标 我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 我们编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的

使用 python 提取照片中的手机信息 最近在做一个项目,有一个很重要的点是需要获取使用用户的手机信息,这里我选择从照片中获取信息.有人会问为什么不从手机里面直接获取设备信息.由于现在android系统的权限设置做的越来越好,直接获取信息很可能被认定为非法获取用户隐私,所以不打算使用这个思路. 我的思路是,获取用户上传的图片中的信息,这样就可以尽量减少用户手机上的权限申请数量,让我们的应用更加受欢迎,(试想一个APP一装上来就请求十几二十个一大堆权限列表,你会开心的去安装吗).正好应用的一个功

在用浏览器进行网页访问时,会向网页所在的服务器发送http协议的GET或者POST等请求,在请求中除了指定所请求的方法以及URI之外,后面还跟随着一段Request Header.Request Header的内容主要用于描述本地信息,如所用的浏览器.所用的系统.语言.所能接受的返回数据的编码格式等,其中有一个非常重要的Header项就是Cookie,Cookie可以说是网站的自定义数据集.由于服务器端无法无法控制本地(浏览器)的内存数据,但服务器又有必要搜集与自己所提供的服务相关的本地状态信息

参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准

利用python开发了一个提取sim.log 中的各个关键步骤中的时间并进行统计的程序: #!/usr/bin/python2.6 import re,datetime file_name='/home/alzhong/logs/qtat1/R2860.01.13/sim-applycommitrollback-bld1.log' file=open(file_name,'r') acnum=[];time_res=[];lnum=0 def trans_time(time): t1=datet

在用浏览器进行网页访问时,会向网页所在的服务器发送http协议的GET或者POST等请求,在请求中除了指定所请求的方法以及URI之外,后面还跟随着一段Request Header.Request Header的内容主要用于描述本地信息,如所用的浏览器.所用的系统.语言.所能接受的返回数据的编码格式等,其中有一个非常重要的Header项就是Cookie,Cookie可以说是网站的自定义数据集.由于服务器端无法无法控制本地(浏览器)的内存数据,但服务器又有必要搜集与自己所提供的服务相关的本地状态信息

0. 1.参考 W3C HTML 表格 表格标签 表格 描述 <table> 定义表格 <caption> 定义表格标题. <th> 定义表格的表头. <tr> 定义表格的行. <td> 定义表格单元. <thead> 定义表格的页眉. <tbody> 定义表格的主体. <tfoot> 定义表格的页脚. <col> 定义用于表格列的属性. <colgroup> 定义表格列的组. 表格元素

1.代码实现目的 注:代码可以直接粘贴使用 为了实现对主机的整体有明确的了解,实现了下面的代码功能 代码主要功能是: 提取到主机的内存.硬盘.CPU.型号等信息 插入到mysql的数据库中 2.代码具体实现步骤 2.1首先要先在mysql中新建数据库和数据表 新建数据库: create database host; 新建数据表: CREATE TABLE `host_data` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `product` varchar(2

之前想研究下怎么抓网页数据.然后就有了下面的练习了. 如有BUG.也纯属正常. 只是练习.请勿投入产品使用. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #Filenaem: tqjinyan.py import os,sys,time,urllib2,re import cookielib import multiprocessing import datetime,time #定义存储完整的数据字典 #keyword: 具体短链接地址,发布时间,标题,

使用Python的hashlib模块提取MD5,网上参考,觉得这个还不错,可以作为模块直接使用. # -*- coding: utf-8 -*- import hashlib import sys import os def md5hex(word): """ MD5加密算法,返回32位小写16进制符号 """ if isinstance(word, unicode): word = word.encode("utf-8")

最近做一个项目是解析XML文件,提取其中的chatid和lt.timestamp等信息,存到excel里. 1.解析xml,提取数据 使用python自带的xml.dom中的minidom(也可以用lxml) xml文件如下: minidom.parse()#解析文件,返回DOM对象 _get_documentElement()DOM是树形结构,获得了树形结构的根节点 getElementsByTagName()根据name查找根目录下的子节点 getAttribute()获取DOM节点的属性的

从一个域名里面提取主域名,初想起来,貌似很简单,不就是数点[.]的个数吗?取最后一个点前后的字符串,那 abc.txt 是域名吗?那再加个验证,加上国家码,.com,.cn,.org结尾的才算,那这个域名呢(www.freelancer.co.ro),它的主域名到底是freelancer.co.ro呢,还是co.ro? 还好,Python从不缺少第三方库,有贡献者已经帮我们造好了轮子tldextract(https://github.com/john-kurkowski/tldextract).

试验环境: Python 3.7.0 Mysql 5.0 实验目的: 使用python将数据库中指定的列中的数值取出来,并循环遍历,用以当成参数传递给需要它的方法. 本次实验取的是para列的数据 实验代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : sqlTest.py # @Author: cjj # @Date : 2019/6/12 # @Desc : 提取数据库里面的指定列的值 import pandas as pd

python使用‘os’和‘re’模块提取目录中特定类型的文件,这两个模都是安装python自带的,所以不需要安装. 思路: 使用os库lilstdir获取文件夹中的所有文件名,然后带上文件夹路径组合成为完整绝对路径,然后去判断该路径文件的类型,如果是文件,使用re库正则相关函数去筛选出特定后缀的文件:如果是文件夹,递归处理此文件夹. 注意: 下面代码提取的是‘xlsx’文件,如果需要提取其他类型的文件,替换re.complie('str')中的正则表达式即可. 源码: import os im

一.背景 协助产品部门在10000份产品log信息中提取产品的SN号.IMEI号.ICCID号到Excel表格中. 1.l原始的og内容: 2.提取后的Excel表格: 二.实现 1.思路 a.for遍历获取所有log文件的路径: b.for遍历log文件内容: c.re正则匹配SN号.IMEI号.ICCID号写入Excel表格中. 2.实现代码 #!/usr/bin/python import os,xlsxwriter,re def get_data(): workbook = xlsxwr

#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- from flask import Blueprint,Flask #这里创建了一个名称为 'admin' 的蓝图 admin = Blueprint('admin',__name__) @admin.route('/') def index(): return 'admin_home' # url_prefix为url增加前缀,如访问下面视图函数为http://localhost/admin/xxx i

转自:http://www.2cto.com/kf/201311/258112.html 今天有需求,需要把系统所有用户注册的id和邮箱等信息导出来提供给他们,在mysql里面count了下,大概有350万左右 就尝试了下用python实现,顺带练习下python写csv的功能,本来想用工具的,但想了下速度会很慢, 整个导出过程大概就3分钟左右,还是蛮快的,毕竟有三百多万,导完后有150M左右 下面是我的脚本deal_csv.py,由于需要连接mysql数据库,脚本依赖MySQLdb模块 ? 1