python圖片轉字元
『壹』 怎樣安裝python的圖像處理庫pillow
找到easy_install.exe工具。在windows下安裝Python後,在其安裝路徑下的scripts文件中默認安裝好了easy_install工具。完整路徑如下例:D:\Python27\Scripts\easy_install.exe;其中為我python的安裝路徑,大家可以根據自己的安裝路徑更改。
使用easy_install.exe工具一鍵安裝pip.打開cmd,輸入安裝命令。操作命令如下圖所示:
pip安裝成功後,在cmd下執行pip,將會有如下提示。
再通過pip進行一鍵安裝Pillow。pip類似RedHat裡面的yum,安裝Python包非常方便。操作命令如下圖所示:
5
到這一步就安裝好了。馬上用起來吧,下圖是用這個庫將圖片轉換的字元畫。轉換後有點大,分割成兩張了。
『貳』 python處理圖片數據
目錄
1.機器是如何存儲圖像的?
2.在Python中讀取圖像數據
3.從圖像數據中提取特徵的方法#1:灰度像素值特徵
4.從圖像數據中提取特徵的方法#2:通道的平均像素值
5.從圖像數據中提取特徵的方法#3:提取邊緣
是一張數字8的圖像,仔細觀察就會發現,圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。
但是要注意,人們是以視覺的形式觀察圖像的,可以輕松區分邊緣和顏色,從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點,它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖:
機器以數字矩陣的形式儲存圖像,矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。
假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m,這些尺寸基本上是圖像中的像素數(高x寬)。
這些數字或像素值表示像素的強度或亮度,較小的數字(接近0)表示黑色,較大的數字(接近255)表示白色。通過分析下面的圖像,讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。
下圖的尺寸為22 x 16,讀者可以通過計算像素數來驗證:
圖片源於機器學習應用課程
剛才討論的例子是黑白圖像,如果是生活中更為普遍的彩色呢?你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲?
彩色圖像通常由多種顏色組成,幾乎所有顏色都可以從三原色(紅色,綠色和藍色)生成。
因此,如果是彩色圖像,則要用到三個矩陣(或通道)——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間,表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念:
圖片源於機器學習應用課程
左邊有一幅彩色圖像(人類可以看到),而在右邊,紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣,疊加三個通道以形成彩色圖像。
請注意,由於原始矩陣非常大且可視化難度較高,因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外,還可以用各種其他的格式來存儲圖像,RGB是最受歡迎的,所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。
用Python讀取圖像數據
下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)
#checking image shape
image.shape, image
(28,28)
矩陣有784個值,而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口,不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。
下面來深入探討本文背後的核心思想,並探索使用像素值作為特徵的各種方法。
方法#1:灰度像素值特徵
從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。
考慮相同的示例,就是上面那張圖(數字『8』),圖像尺寸為28×28。
能猜出這張圖片的特徵數量嗎?答案是與像素數相同!也就是有784個。
那麼問題來了,如何安排這784個像素作為特徵呢?這樣,可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示:
下面來用Python繪制圖像,並為該圖像創建這些特徵:
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)
image.shape, imshow(image)
(650,450)
該圖像尺寸為650×450,因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成,在其中指定圖像尺寸:
#pixel features
features = np.reshape(image, (660*450))
features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧?在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。
但結果只有一個通道或灰度圖像,對於彩色圖像是否也可以這樣呢?來看看吧!
方法#2:通道的平均像素值
在讀取上一節中的圖像時,設置了參數『as_gray = True』,因此在圖像中只有一個通道,可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像:
image = imread('puppy.jpeg')
image.shape
(660, 450, 3)
這次,圖像尺寸為(660,450,3),其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵,此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。
或者,可以使用另一種方法:
生成一個新矩陣,這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值,而不是分別使用三個通道中的像素值。
下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路:
這樣一來,特徵數量保持不變,並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape
(660, 450)
現有一個尺寸為(660×450×3)的三維矩陣,其中660為高度,450為寬度,3是通道數。為獲取平均像素值,要使用for循環:
for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)
新矩陣具有相同的高度和寬度,但只有一個通道。現在,可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組:
features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape
(297000,)
方法#3:提取邊緣特徵
請思考,在下圖中,如何識別其中存在的對象:
識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓,那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢?形狀是一個重要因素,其次是顏色,或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣?
類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下,要如何識別圖像中的邊緣呢?邊緣一般都是顏色急劇變化的地方,請看下圖:
筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中,可以分別看到顏色從白色變為棕色,或者由棕色變為黑色。如你所知,圖像以數字的形式表示,因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。
假設圖像矩陣如下:
圖片源於機器學習應用課程
該像素兩側的像素值差異很大,於是可以得出結論,該像素處存在顯著的轉變,因此其為邊緣。現在問題又來了,是否一定要手動執行此步驟?
當然不!有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核,剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核(在x方向上)來實現。以下是Prewitt內核:
獲取所選像素周圍的值,並將其與所選內核(Prewitt內核)相乘,然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中,因此添加這些值就相當於獲取差異。
還有其他各種內核,下面是四種最常用的內核:
圖片源於機器學習應用課程
現在回到筆記本,為同一圖像生成邊緣特徵:
#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)
#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)
imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')
『叄』 python如何識別驗證碼
我們首先識別最簡單的一種驗證碼,即圖形驗證碼。這種驗證碼最早出現,現在也很常見,一般由4位字母或者數字組成。例如,中國知網的注冊頁面有類似的驗證碼,頁面如下所示:
表單中最後一項就是圖形驗證碼,我們必須完全正確輸入圖中的字元才可以完成注冊。
更多有關驗證碼的知識,可以參考這些文章:
Python3爬蟲進階:識別圖形驗證碼
Python3爬蟲進階:識別極驗滑動驗證碼
Python3爬蟲進階:識別點觸點選驗證碼
Python3爬蟲進階:識別微博宮格驗證碼
·本節目標以知網的驗證碼為例,講解利用OCR技術識別圖形驗證碼的方法。
·准備工作識別圖形驗證碼需要庫tesserocr,以mac安裝為例:在mac下,我們首先使用Homebrew安裝ImageMagick和tesseract庫: brew install imagemagickbrew install tesseract 接下來再安裝tesserocr即可:pip3 install tesserocr pillow這樣我們就完成了 tesserocr的安裝。
·獲取驗證碼為了便於實驗,我們先將驗證碼的圖片保存到本地。打開開發者工具,找到驗證碼元素。驗證碼元素是一張圖片,它的ser屬 性是CheckCode.aspk。所以我們直接打開如下鏈接就可以看到一個驗證碼,右鍵保存即可,將其命名為code.jpg:
這樣我們就得到一張驗證碼圖片,以供測試識別使用。
相關推薦:《Python教程》
識別測試
接下來新建一個項目,將驗證碼圖片放到項目根目錄下,用tesserocr庫識別該驗證碼,代碼如下所示:
這里我們新建了一個Image對戲那個,調用了tesserocr的image_to_text( )方法。傳入該Image對象即可完成識別,實現過程非常簡單,結果如下:
我們可以看到,識別的結果和實際結果有偏差,這是因為驗證碼內的多餘線條干擾了圖片的識別。
另外,tesserocr還有一個更加簡單的方法,這個方法可以直接將圖片文件轉為字元串,代碼如下:
不過這種方法的識別效果不如上一種的好。
驗證碼處理
對於上面的圖片,我們可以看到其實並沒有完全識別正確,所以我們需要對圖像作進一步的處理,如灰度轉換、二值化等操作。
我們可以利用Image對象的convert( )方法參數傳入L,即可將圖片轉化為灰度圖像,代碼如下:
傳入1即可將圖片進行二值化處理,如下所示:
我們還可以指定二值化的閾值。上面的方法採用的是默認閾值127。不過我們不能直接轉化原圖,要將原圖先轉化為灰度圖像,然後再指定二值化閾值,代碼如下:
在這里,變數threshold代表二值化閾值,閾值設置為160,之後我們來看看我們的結果:
我們可以看到現在的二維碼就比較方便我們進行識別了;那麼對於一些有干擾的圖片,我們做一些灰度和二值化處理,這會提高圖片識別的正確率。
『肆』 如何用python將圖片轉為字元畫
# coding:utf-8
# 為一張圖片生成對應的字元集圖片
from PIL import Image
import argparse
# 命令行輸入參數處理
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('file') # 輸入文件
parser.add_argument('-o', '--output') # 輸出文件
parser.add_argument('--width', type=int, default=80) # 輸出字元畫寬
parser.add_argument('--height', type=int, default=80) # 輸出字元畫高
# 獲取參數
args = parser.parse_args()
IMG = args.file
WIDTH = args.width
HEIGHT = args.height
OUTPUT = args.output
ascii_char = list("$@B%8&WM#*/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 將256灰度映射到70個字元上
def get_char(r, b, g, alpha=256):
if alpha == 0:
return ' '
length = len(ascii_char)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
unit = (256.0 + 1)/length
return ascii_char[int(gray/unit)]
if __name__ == '__main__':
im = Image.open(IMG)
im = im.resize((WIDTH, HEIGHT), Image.NEAREST)
txt = ""
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
txt += get_char(*im.getpixel((j, i)))
txt += '\n'
print txt
# 字元畫輸出到文件
if OUTPUT:
with open(OUTPUT,'w') as f:
f.write(txt)
else:
with open("output.txt", 'w') as f:
f.write(txt)
『伍』 (源碼分享)利用Python識別提取圖像文字(中文英文都可以)
你想了解怎麼利用程序自動識別網站驗證碼嗎?識別提取圖像文字(中文英文都可以)
分享一點簡單有用的小項目:python
源碼分享如下:
看視頻教程鏈接:(點擊識別圖像文字視頻教程鏈接)
一、首先需要安裝 Tesseract模塊及 語言包
Tesseract OCR光學字元識別
Windows系統:
安裝網站 (放在不需要許可權的純英文路徑下):
: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
可以下載一些語言包:
https://github.com/tesseract-ocr/
安裝完成後,如果想要在命令行中使用Tesseract,那麼應該設置環境變數。
還有一個環境變數需要設置的是,要把訓練的數據文件路徑也放到環境變數中。
在環境變數中,添加一個TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。
在Python代碼中操作tesseract。需要安裝一個庫,叫做pytesseract。通過pip的方式即可安裝:
pip install pytesseract
並且,需要讀取圖片,需要藉助一個第三方庫叫做PIL。通過pip list看下是否安裝。如果沒有安裝,通過pip的方式安裝:
pip install PIL
使用pytesseract將圖片上的文字轉換為文本文字的示例代碼如下:
『陸』 python:PIL圖像處理
PIL (Python Imaging Library)
Python圖像處理庫,該庫支持多種文件格式,提供強大的圖像處理功能。
PIL中最重要的類是Image類,該類在Image模塊中定義。
從文件載入圖像:
如果成功,這個函數返回一個Image對象。現在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內容。
format 屬性指定了圖像文件的格式,如果圖像不是從文件中載入的則為 None 。
size 屬性是一個2個元素的元組,包含圖像寬度和高度(像素)。
mode 屬性定義了像素格式,常用的像素格式為:「L」 (luminance) - 灰度圖, 「RGB」 , 「CMYK」。
如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。
一旦你擁有一個Image類的實例,你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如:顯示
( show() 的標准實現不是很有效率,因為它將圖像保存到一個臨時文件,然後調用外部工具(比如系統的默認圖片查看軟體)顯示圖像。該函數將是一個非常方便的調試和測試工具。)
接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。
PIL支持多種圖像格式。從磁碟中讀取文件,只需使用 Image 模塊中的 open 函數。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據文件內容自動檢測。
如果要保存到文件,使用 Image 模塊中的 save 函數。當保存文件時,文件名很重要,除非指定格式,否則PIL庫將根據文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。
** 轉換文件到JPEG **
save 函數的第二個參數可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名,則必須通過第二個參數來指定文件格式。
** 創建JPEG縮略圖 **
需要注意的是,PIL只有在需要的時候才載入像素數據。當你打開一個文件時,PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性,而像素數據只有在需要的時候才會載入。
這意味著打開一個圖像文件是一個非常快的操作,不會受文件大小和壓縮演算法類型的影響。
** 獲得圖像信息 **
Image 類提供了某些方法,可以操作圖像的子區域。提取圖像的某個子區域,使用 crop() 函數。
** 復制圖像的子區域 **
定義區域使用一個包含4個元素的元組,(left, upper, right, lower)。坐標原點位於左上角。上面的例子提取的子區域包含300x300個像素。
該區域可以做接下來的處理然後再粘貼回去。
** 處理子區域然後粘貼回去 **
當往回粘貼時,區域的大小必須和參數匹配。另外區域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區域的顏色模式無需匹配。區域會自動轉換。
** 滾動圖像 **
paste() 函數有個可選參數,接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明,0表示粘貼的圖像完全透明,中間的值表示不同級別的透明度。
PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道,比如RGB圖像。 split() 函數創建一個圖像集合,每個圖像包含一個通道。 merge() 函數接受一個顏色模式和一個圖像元組,然後將它們合並為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。
** 分離和合並圖像通道 **
對於單通道圖像, split() 函數返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道,你可能需要先將圖像轉為RGB模式。
resize() 函數接受一個元組,指定圖像的新大小。
rotate() 函數接受一個角度值,逆時針旋轉。
** 基本幾何變換 **
圖像旋轉90度也可以使用 transpose() 函數。 transpose() 函數也可以水平或垂直翻轉圖像。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函數在性能和結果上沒有區別。
更通用的圖像變換函數為 transform() 。
PIL可以轉換圖像的像素模式。
** 轉換顏色模式 **
PIL庫支持從其他模式轉為「L」或「RGB」模式,其他模式之間轉換,則需要使用一個中間圖像,通常是「RGB」圖像。
ImageFilter 模塊包含多個預定義的圖像增強過濾器用於 filter() 函數。
** 應用過濾器 **
point() 函數用於操作圖像的像素值。該函數通常需要傳入一個函數對象,用於操作圖像的每個像素:
** 應用點操作 **
使用以上技術可以快速地對圖像像素應用任何簡單的表達式。可以結合 point() 函數和 paste 函數修改圖像。
** 處理圖像的各個通道 **
注意用於創建掩碼圖像的語法:
Python計算邏輯表達式採用短路方式,即:如果and運算符左側為false,就不再計算and右側的表達式,而且返回結果是表達式的結果。比如 a and b 如果a為false則返回a,如果a為true則返回b,詳見Python語法。
對於更多高級的圖像增強功能,可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。
可以調整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。
** 增強圖像 **
PIL庫包含對圖像序列(動畫格式)的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。
當打開一個序列文件時,PIL庫自動載入第一幀。你可以使用 seek() 函數 tell() 函數在不同幀之間移動。
** 讀取序列 **
如例子中展示的,當序列到達結尾時,將拋出EOFError異常。
注意當前版本的庫中多數底層驅動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀,只能重新打開圖像。
以下迭代器類允許在for語句中循環遍歷序列:
** 一個序列迭代器類 **
PIL庫包含一些函數用於將圖像、文本列印到Postscript列印機。以下是一個簡單的例子。
** 列印到Postscript **
如前所述,可以使用 open() 函數打開圖像文件,通常傳入一個文件名作為參數:
如果打開成功,返回一個Image對象,否則拋出IOError異常。
也可以使用一個file-like object代替文件名(暫可以理解為文件句柄)。該對象必須實現read,seek,tell函數,必須以二進制模式打開。
** 從文件句柄打開圖像 **
如果從字元串數據中讀取圖像,使用StringIO類:
** 從字元串中讀取 **
如果圖像文件內嵌在一個大文件里,比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。
** 從tar文檔中讀取 **
** 該小節不太理解,請參考原文 **
有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用於在創建縮略圖時加速解碼(當速度比質量重要時)和輸出一個灰度圖到激光列印機時。
draft() 函數。
** Reading in draft mode **
輸出類似以下內容:
注意結果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大於指定的大小,請使用 thumbnail 函數。
Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki//
Python 之 使用 PIL 庫做圖像處理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html
來自 http://effbot.org/imagingbook/introction.htm
『柒』 如何把圖片的excel轉為Python裡面的字典
如何將Excel導入Python之中呢?很簡單!做法如下:
首先我們要讀取excel要用到xlrd模塊,官網安裝先上官網安裝。
然後就可以跟著裡面的例子稍微試一下就知道怎麼用了。大概的流程是這樣的:
1、導入模塊
import xlrd
2、打開Excel文件讀取數據
data = xlrd.open_workbook('excel.xls')
3、獲取一個工作表
① table = data.sheets()[0] #通過索引順序獲取② table = data.sheet_by_index(0) #通過索引順序獲取③ table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通過名稱獲取
4、獲取整行和整列的值(返回數組)
table.row_values(i)table.col_values(i)
5、獲取行數和列數
table.nrowstable.ncols
6、獲取單元格
table.cell(0,0).valuetable.cell(2,3).value
相對來說獲取cell比較有用,相當於是給了一個二維數組,剩下的想怎麼做都隨著自己性子來。這全部歸功於代碼的簡潔實用。若其中仍有若干小坑則花點時間自己琢磨下吧。以下列出的方法供人參考:
1、首先就是我的統計是根據姓名統計各個表中的信息的,但是調試發現不同的表中各個名字貌似不能夠匹配,開始懷疑過編碼問題,不過後來發現是因為 空格。因為在excel中輸入的時候很可能會順手在一些名字後面加上幾個空格或是tab鍵,這樣看起來沒什麼差別,但是程序處理的時候這就是兩個完全 不同的串了。我的解決方法是給每個獲取的字元串都加上strip()處理一下。效果良好2、還是字元串的匹配,在判斷某個單元格中的字元串(中文)是否等於我所給出的的時候發現無法匹配,並且各種unicode也不太奏效,網路過一些解決 方案,但是都比較復雜或是沒用。最後我採用了一個比較變通的方式:直接從excel中獲取我想要的值再進行比較,效果是不錯就是通用行不太好,個 呢不能問題還沒解決。
二、寫excel表
寫excel表要用到xlwt模塊,可到官網下載
下載後大致的操作流程如下:
1、導入模塊,復制代碼代碼 :
import xlwt
2、創建workbook,就是excel,這里只需要保存下,然後復制代碼:
workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')
3、接著創建表,然後復制代碼:
worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')
4、再往單元格內寫入內容,復制代碼代碼:
worksheet.write(0, 0, label = 'Row 0, Column 0 Value')
5、最後保存,復制代碼代碼如下:
workbook.save('Excel_Workbook.xls')
以上便是小編對「如何將Excel導入Python之中呢?」的大致介紹,希望能有所幫助!
『捌』 花了2萬多買的Python70個項目,現在分享給大家,練手進廠靠它了
前言:
不管學習哪門語言都希望能做出實際的東西來,這個實際的東西當然就是項目啦,不用多說大家都知道學編程語言一定要做項目才行。
這里整理了70個Python實戰項目列表,都有完整且詳細的教程,你可以從中選擇自己想做的項目進行參考學習練手,你也可以從中尋找靈感去做自己的項目。
1、【Python 圖片轉字元畫】
2、【200行Python代碼實現2048】
3、【Python3 實現火車票查詢工具】
4、【高德API+Python解決租房問題 】
5、【Python3 色情圖片識別】
6、【Python 破解驗證碼】
7、【Python實現簡單的Web伺服器】
8、【pygame開發打飛機 游戲 】
9、【Django 搭建簡易博客】
10、【Python基於共現提取《釜山行》人物關系】
11、【基於scrapy爬蟲的天氣數據採集(python)】
12、【Flask 開發輕博客】
13、【Python3 圖片隱寫術】
14、【Python 實現簡易 Shell】
15、【使用 Python 解數學方程】
16、【PyQt 實現簡易瀏覽器】
17、【神經網路實現手寫字元識別系統 】
18、【Python 實現簡單畫板】
19、【Python實現3D建模工具】
20、【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】
21、【神經網路實現人臉識別任務】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3 & OpenCV 視頻轉字元動畫】
24、【Python3 實現淘女郎照片爬蟲 】
25、【Python3實現簡單的FTP認證伺服器】
26、【基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系統】
27、【Python 實現埠掃描器】
28、【使用 Python 3 編寫系列實用腳本】
29、【Python 實現康威生命 游戲 】
30、【川普撞臉希拉里(基於 OpenCV 的面部特徵交換) 】
31、【Python 3 實現 Markdown 解析器】
32、【Python 氣象數據分析 -- 《Python 數據分析實戰》】
33、【Python實現鍵值資料庫】
34、【k-近鄰演算法實現手寫數字識別系統】
35、【ebay在線拍賣數據分析】
36、【Python 實現英文新聞摘要自動提取 】
37、【Python實現簡易區域網視頻聊天工具】
38、【基於 Flask 及爬蟲實現微信 娛樂 機器人】
39、【Python實現Python解釋器】
40、【Python3基於Scapy實現DDos】
41、【Python 實現密碼強度檢測器】
42、【使用 Python 實現深度神經網路】
43、【Python實現從excel讀取數據並繪製成精美圖像】
44、【人機對戰初體驗:Python基於Pygame實現四子棋 游戲 】
45、【Python3 實現可控制肉雞的反向Shell】
46、【Python打造漏洞掃描器 】
47、【Python應用馬爾可夫鏈演算法實現隨機文本生成】
48、【數獨 游戲 的Python實現與破解】
49、【使用Python定製詞雲】
50、【Python開發簡單計算器】
51、【Python 實現 FTP 弱口令掃描器】
52、【Python實現Huffman編碼解壓縮文件】
53、【Python實現Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切圖片】
55、【Python實現網站模擬登陸】
56、【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網實戰】
57、【Python 3 實現圖片轉彩色字元】
58、【自聯想器的 Python 實現】
59、【Python 實現簡單濾鏡】
60、【Flask 實現簡單聊天室】
61、【基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置】
62、【Python實現模板引擎】
63、【Python實現遺傳演算法求解n-queens問題】
64、【Python3 實現命令行動態進度條】
65、【Python 獲取掛號信息並郵件通知】
66、【Python實現java web項目遠端自動化更新部署】
67、【使用 Python3 編寫 Github 自動周報生成器】
68、【使用 Python 生成分形圖片】
69、【Python 實現 Redis 非同步客戶端】
70、【Python 實現中文錯別字高亮系統】
最後:
以上項目列表希望可以給你在Python學習中帶來幫助~
獲取方式:轉發 私信「1」
『玖』 python如何把一個字元串批量切割並轉化成圖片
當然可以。
先根據字元的長度,將字元分成N個組,每組一個字元。
然後根據電腦顯示器的大小,創建一個圖片框,高度和長度分別設置為電腦顯示器的25%。
再將字元顯示到圖片框中,保存圖片框的內容為圖片文件即可。
『拾』 python的圖片轉字元
from PILimport Image
ascii_char =list("!~#$%^&**()_+`=][\{}|;':<>?/")
#字元與RGB的對應的映射關系
def get_char(r,g,b,alpha=256):
if alpha ==0 :
return ' '
lenght =len(ascii_char)
gray =int(0.2126 * r +0.7152 * g +0.0722 * b)
unit = (256.0 +1)/lenght
return ascii_char[int(gray/unit)]
if __name__ =='__main__':
im = Image.open(r"C:\Users\鵬COMPUTER\Desktop\timg.jpg")
#這里是轉換圖片的大小,然後第二個參數表示圖片的質量,一共有4種,低質量Image.NEARSET,雙線性Image.BILINEAR,三次樣條插值Image.BICUBIC,高質量Image.ANTIALIAS
im = im.resize((60,30),Image.NEAREST)
txt =""
for iin range(30):
for jin range(60):
#im.getpixel:根據坐標取得RGB對應的r,g,b三個值,這里的getpixel((i,j))的兩個括弧非常重要
txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))
txt +='\n'
print(txt)
with open(r"C:\Users\鵬COMPUTER\Desktop\m.txt",'w')as f:
f.write(txt)
這是輸出的字元串: