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软件插件分享-一键提取网页图片

提取图片为啥需要工具 由于多种原因,很多图片,并不能直接右键保存,想要把图片保存下来,需要绕很大的弯子。例如:震撼!17.4公里一线江景,给你好看~这篇文章中的图片。 分析问题 通过对页面进行查看,发现有些图片的链接藏在这个位置: ? 还有些图片,藏在这个位置: ? 为了取到这些图片,我写了如下图所示的代码,来获取所有的链接! ? 到这里,取图片基本没什么问题了。虽然整个过程也没写几行代码,但我总觉得事情或许可以更简单一点。从网页中提取图片这么常用的功能,或许会有更简单的实现方式。我抱着试一试的态度,找了一下。 提取过程如下??? ? 一键无脑操作,我最喜欢的方式! 总结 好的工具,可以简化我们的工作,可以解放双手。在遇到问题的时候,有时候思路真的很重要!多掌握一种解决问题的方式,少一点迷茫!

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GUI实战|Python做一个文档图片提取软件

本文将进一步讲解如何用Python提取PDF与Word中图片,并结合之前讲解过的GUI框架PysimpleGUI,做一个多文件图片提取软件,效果如下: ? 本文主要将分为以下部分讲解: PDF、Word、Excel文件图片提取 构造图片提取器GUI框架 整合代码并打包 主要涉及的Python模块有: PIL PySimpleGUI re win32 os 一种是将后缀名改成.zip格式进行提取,一种是通过Pillow模块对Excel进行图片复制与保存。而在我们这次3种文件格式的图片提取当中,Excel提取图片方法和之前一样。 Word提取图片方法和通过.zip提取方法类似,PDF提取图片方法要用到新的模块。由于Excel提取图片的两种方法在之前的文章讲过,故这里只讲解PDF和Word的提取方法。 1.2 提取PDF图片思路 和之前的excel提取图片一样,在一个pdf中放入4张图片,我们将它压缩为zip文件? ? 读取后? ?

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    前端图片主题色提取

    通常主题色的提取都是在后端完成的,前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端,后端通过运行相应的算法来提取出主题色后,再返回相应的结果。 由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。 一、主题色算法 目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。 可以看到在不考虑图片加载时间的情况下,用中位切分法提取的耗时相对较短,而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前的代码还有不错的优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas 所以看来准确性还是可以的,约76%的颜色与cgi提取结果相近,在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ? 五、小结 总结来看,通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的,也有许多图片有很大差异,需要在后续的实践中不断优化。

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    之于图片主色调提取算法

    图片颜色量化算法,又称之为图片主色调提取算法。也可以称之为调色板提取算法。比较常见的应用就是用于提取图片的主色调用于上色配色,当然也可以用于图像分割。 经典的例子有:色调窃取:http:lokeshdhakar.comprojectscolor-thief比较有意思的做法就是用来做图片压缩,png格式中最高压缩比的算法就是基于颜色量化表实现的。 曾经做过一个需求,想要从一个图片中找到它的主体颜色然后显示出来,要有两个输出,一个是颜色的文字描述,一个是颜色的RGB值。 这个跟人的视觉感官有关,我们的视觉焦点跟实际的数字颜色有差别。举个例子,万绿丛中一点红。明显周围都是绿,那一点红就显得很耀眼。而如果采用均值也好,切分也好,分类也好。是很难很好的描述那个耀眼的颜色。

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    网店工商信息图片文字提取

    这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。 1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片,并能够提取所要求的信息。 从图片之中提取企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片,识别正确率保证在95%以上。 ? (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取 而且每次识别时候不是识别企业注册号和企业名称的完整信息,而只是试探识别这几个字,如果识别成功之后,然后再扩大识别宽度,提取所需要的完整信息。

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    OpenCV实现图片批号效期提取

    前言 最近正好遇到了一个图片的效期提取,正好当做一个小练习记录一下。 实现效果 左边的大图是截取后的原图,右边是提取后的实际图,然后根据提取出来的再进行OCR识别,识别这块就不再说了,这里只是写一下怎么提取图片。 预处理后的图像 02 Canny边缘提取 这里测试后发现使用50,120的阈值效果不错 Canny后的效果 用Canny的边缘提取的效果是最好的,如果考虑图像二值化什么的,效果会差很多,下面是用二值化和自适应二值化后的效果 二值化的效果 自适应二值化效果 上面可以看到,正常二值化效果最差,自适应二值化干扰项也很多,Canny边缘提取的效果最好。 03 膨胀操作 其实上图Canny提取后,里面直接就有一个正方形了,可以不需要这一步直接提取轮廓即可,不过再另一张图效果就没有那么好了,比如下面这个。

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    OCR提取图片中的文字

    例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式 ,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 生活和工作中我们也经常需要从图片提取文字信息,比如从扫描件,截图或照片中提取有用的信息。 图片发过来,你不能直接拨号,要么把手机号背下来,要么再找张纸记下来,才能拨号。那个这个时候,OCR就派上用处了。 ? 分别用上面提到的三个工具来识别,看效果 ONLINE OCR ? 我相信OCR在生活中还有很多的应用,比如信件或者包裹拍照,识别邮编之后分拣,手机拍名片自动提取姓名,手机号添加到通讯录,我相信即使在微信里面发图片,敏感信息还是能被后台监测到的,OCR对腾讯来说应该是小菜一碟

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    python读取pdf提取文字和图片

    问题描述 如下图所示,一份pdf有几十页,每页九张图片提取图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题: 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料,上面图片提取的顺序不一致,没办法把两个结合起来实现我的需求 图片按照宽度等比例缩放 长图按固定像素长度裁切 Python实现图片切割拼接实验——numpy数组的脑洞玩法 代码实现 # 导入库 import fitz,time,re,os,pdfminer i 张图 i∈[1,9] 并保存 im.crop(box).save(product_pic_path) print(f"第{count}页图片提取成功 save_page_pic(pdf_path,page_path) # 提取文本信息 txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str) # 把提取到的文字 fina_path,"pdf文字信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把提取到的文字

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    如何提取PPT中的所有图片

    PPT中含有大量的图片,如何一次性将所有的图片转换出来,告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、 首先,我们打开一个含有图片的PPT,点菜单“文件”--“另存为”;在“另存为”对话框中,选择保存类型为 “网页”,点保存; 2、打开我们保存文件的目录,会发现一个带有“******.files”的文件夹; 3、双击该文件夹,里面的文件类型很多,再按文件类型排一下序,看一下,是不是所有的图片都在里面了,一般图片为 jpg格式的; # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式,及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片的PowerPoint 演示文稿,打开的快捷菜单选择“重命名”命令 3

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    Python 提取图片中的GPS信息

    JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数 提取图片EXIF参数: 通过提取指定图片的EXIF参数结合GPS数据定位到当时拍摄图片的物理位置. import os,sys,json import exifread import urllib.request GPSProcessingMethod'])) print("GPSTimeStamp: {}".format(tags['GPS GPSTimeStamp'])) print("拍摄软件版本 f.close() print("目标所在经纬度: {},{}".format(Lat,Lon)) getlocation(str(Lat),str(Lon)) 将图片转为字符图片 : 通过pillow图片处理库,对图片进行扫描,然后用特殊字符替换图片的每一个位,生成的字符图片. from PIL import Image import argparse # 将256灰度平均映射到

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    Python提取PDF第一页为封面图片【批量提取

    近期要处理一批PDF文件,大约在20G,具体数量不详,需求是把每个文件的页数和第一页转换成图片,在网上查阅各种类库,最终选择的是PyMuPDF模块。最后核心代码量较少,功能实现效果也比较好。 ?     print("当前位置:%s" % now_path)     # 保存路径     print("请输入参数,以 / 结尾,处理完成后会自动退出")     save_path = input("图片保存地址 file_path = input("PDF文件地址:")     # 调用方法     analysis(file_path, save_path, num) 三、说明 1、使用input输入路径 2、生成图片存户路径同存放路径 3、生成图片为PNG格式 4、支持自定义截取页数,建议为第一页 5、已生成exe文件,百度网盘: 链接:https://pan.baidu.com/s/1gstUKiLnmkXzjTimU7I29Q  提取码:y9cz

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