md5是一种常见不可逆加密算法,使用简单,计算速度快,在很多场景下都会用到,比如:给用户上传的文件命名,数据库中保存的用户密码,下载文件后检验文件是否正确等.下面讲解在python中如何使用md5算法. 一.计算字符串的md5值 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- import sys import hashlib reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') if __name__ == '__ma

import hashlib def fileMD5(filename): m = hashlib.md5() #md5计算 #m = hashlib.sha1() #sha1计算 #m = hashlib.sha224() #sha224计算 #m = hashlib.sha256() #sha256计算 #m = hashlib.sha384() #sha384计算 #m = hashlib.sha512() #sha512计算 # with open(filename) as f: whi

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

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-*-

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

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

Python批量图片识别并翻译--我用python给女朋友翻译化妆品标签 最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签.美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分","来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟"....看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍. 默默收起大学考的一摞429分的四级证书,我打开了IDE...我打算开发一个能批量翻译的图片的demo,把家里的各种化妆品都翻译好.机智如我,是不会自己从训练模型做起的

本文转载自: http://www.sharejs.com/codes/python/4843 python 计算字符串长度,一个中文算两个字符,先转换成utf8,然后通过计算utf8的长度和len函数取得的长度,进行对比即可知道字符串内中文字符的数量,自然就可以计算出字符串的长度了. value=u'脚本12' length = len(value) utf8_length = len(value.encode('utf-8')) length = (utf8_length - length)

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

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.

#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>#-----------------------

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

在使用文件上传属性时,一直好奇图片上传的大小时如何计算的,最近在使用中认识到的计算方式:  首先,图片大小的存储基本单位是字节(byte).每个字节是由8个比特(bit)组成.所以,一个字节在十进制中的范围是[0~255],即256个数. 再来说说图片怎么计算出大小的吧 1.图像占用内存空间的大小:分辨率 * 位深 / 8 2.分辨率:宽 * 高 (其中这些属性都可在图片的属性栏中查看到) 具体计算方式: 宽*高*位深/8/1024 得出的就是图片的大小(KB) 但是这里我更倾向于反向利用H5的

import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import org.apache.commons.codec.binary.Hex; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; /** *MD5计算工具 */ public class Md5Cacul

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

本文实例讲述了python文件的md5加密方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.简单模式: from hashlib import md5 def md5_file(name): m = md5() a_file = open(name, 'rb') #需要使用二进制格式读取文件内容 m.update(a_file.read()) a_file.close() return m.hexdigest() if __main__ == '__init__': print md5_file('d

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

校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般