视频由图像连续切换构成,本文记录python提取视频中图像的方法。...核心方法 使用opencv 库 中的VideoCapture 方法: import cv2 cap = cv2.VideoCapture(url) cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval..., frame = cap.read() # rval 为是否成功的标记(True为正常), frame 为截取的图像 工具代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2
有时候,我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字,例如kingname.info只要kingname,google.com.hk只要google。 对于这些需求,如果手动写规则来提取的话,会非常麻烦。...不过好在 Python 有一个第三方库已经解决了这个问题,这就是 tld。...我们先来安装它: python3 -m pip install tld 安装完成以后,我们来看看它的使用方法: >>> url = 'https://www.kingname.info/2020/10/
改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(PPT屏幕等) 原文是c++版,我改成了python版,供大家参考学习。...contours)): if cv2.contourArea(contours[i]) cv2.contourArea(contours[maxArea]): maxArea = i #检查轮廓得到分布在四个角上的点...in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...,决定把图片分为四等份,每个区域的角度来划分点, #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上,也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标,都减去图片中央的那个点(当成原点),然后按照x y坐标值的正负...warpPerspective(srcPic,M,(srcPic.shape[0],srcPic.shape[1])) dstImage = cv2.warpPerspective(srcPic,M,(400,600)) # 在原图上画出红色的检测痕迹
估计每个做 Web 开发的同学都有自己的颜色选择器,因为我们经常会想要提取网页中的颜色。 现在,Chrome 95 为我们提供了一个非常方便的 API,我们可以直接调取网页的颜色选择器。
第二步:加载并显示示例图像 我们将并排显示两个图像,因此我们需要做一个辅助函数。接下来我们将加载一些在本教程中将要使用的示例图像,并使用上述功能对其进行显示。 ? 02....从上面图像中可以看出,平均方法可能会产生错误结果,它给出的最常见的颜色可能并不是我们想要的颜色,这是因为平均值考虑了所有像素值。...当我们具有高对比度的图像(一张图像中同时包含“浅色”和“深色”)时这个问题会很严重。在第二张图片中,这一点更加清晰。它为我们提供了一种新的颜色,该颜色在图像中根本看不到。...就图像中最常见的颜色而言,K均值聚类给出了出色的结果。在第二张图像中,我们可以看到调色板中有太多的棕色阴影。这很可能是因为我们选择了太多的群集。让我们看看是否可以通过选择较小的k值来对其进行修复。...它不仅为我们提供了图像中最常见的颜色。这也给了我们每个像素出现的比例。 03. 结论 我们介绍了几种使用Python以及最知名的库来获取图像中最常见颜色的技术。另外,我们还看到了这些技术的优缺点。
任务描述: 批量提取zip压缩文件中的图像文件,解压缩并保存为独立的文件。...相关阅读: Python批量提取Excel文件中的图片 Python使用标准库zipfile提取docx文档中所有图片 Python提取docx文档中嵌入式图片和浮动图片的又一种方法 Python...提取docx文档中所有嵌入式图片和浮动图片 使用Python批量提取并保存docx文档中的图片 本文代码同样适用于docx、xlsx等表面上看起来与zip毫无关系但实际内部实现类似于zip文件的文件...另外,程序中也可以不用标准库io和扩展库pillow,借助于内置函数open()来实现图像文件的提取和保存更直接和方便一些,这里只是为了演示一种用法,并且这种用法在特定场合中有重要作用。 参考代码:
图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...此层将 28x28 图像展平为 784 维矢量。接下来的两层是密集层。这些层是完全连接的层,这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。
原标题:「Adobe国际认证」Adobe Photoshop选择图像中的颜色范围 选择颜色范围 “色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。...2.从“选择”菜单中,选取了以下选项之一: 肤色选择与常见肤色类似的颜色。启用“检测人脸”,以进行更准确的肤色选择。 示例颜色启用吸管工具,并从图像中选取示例颜色。...4.对于取样颜色,将吸管指针放在图像或预览区域上,然后单击以对要包含的颜色进行取样。 若要调整选区,请执行以下操作: 若要添加颜色,请选择加色吸管工具,并在预览区域或图像中单击。...例如,图像在前景和背景中都包含一束黄色的花,但您只想选择前景中的花。对前景中的花进行颜色取样,并缩小范围,以避免选中背景中有相似颜色的花。...在选择了“肤色”或“取样颜色”时,它还可以存储“检测人脸”选项的设置。 要将肤色设置存储为预设: 1.选择“选择”>“颜色范围”。 2.在“颜色范围”对话框中,从“选择”菜单中选择“肤色”。
显示颜色的格式: \ 033 [显示方式;字体色;背景色m ...... [\ 033 [0m] 显示颜色的参数: 显示方式 效果 字体色 背景色 颜色描述 0 终端默认设置 30 40 黑色 1 高亮显示
在进行图像检测或者是识别的时候,我们需要提取出一些有特征的点加以识别,最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点,其实就是一些重要的点,比如轮廓的拐角,线段的末端等。...这些特征比较容易识别,而且不容易受到光照等环境的影响,因此在许多的特征匹配算法中十分常见。...常见的特征点提取算法有Harris算 子(改进后的Shi-Tomasi算法)、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。...这个估价函数个特性,就是当R较小时,图像是平坦的;当R小于0时,图像是一个边缘;当R很大时,这个图像是一个角点。因此通常我们会对R设置一个阈值,大于这个阈值的点我们可以看做是角点。...imshow('Harris.png',img) cv2.imwrite('Harris.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 重要的步骤就是在估价矩阵里找到较大的那些点
因此,gImageReader 就来解决这点,它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容,同时说下我在测试期间的使用经验。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台(Windows) 在 Linux 上安装 gImageReader 注意:你需要安装 Tesseract 语言包,才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时,gImageReader 是一个相当有用的工具。当你尝试从 PDF 文件中提取文本时,它的效果非常好。...对于从智能手机拍摄的图片中提取,检测很接近,但有点不准确。也许当你进行扫描时,从文件中识别字符可能会更好。 所以,你需要亲自尝试一下,看看它是否对你而言工作良好。...我在 Linux Mint 20.1(基于 Ubuntu 20.04)上试过。 我只遇到了一个从设置中管理语言的问题,我没有得到一个快速的解决方案。
一.安装模块 pip3 install moviepy 二.代码 from moviepy.editor import * video = VideoFil...
问题描述:使用OpenCV把AVI视频切分成静态图像,提取视频中的关键帧,保存为0.jpg、1.jpg、2.jpg....... 实现步骤: 1)安装扩展库 ? ?...2)准备一个AVI视频,这里以微课系列(5):Python程序中__name__变量的用法中录制的视频为例。 3)编写代码,分离视频,保存静态图像。 ? 4)查看结果 ?
在我们学习工作中,PPT的使用还是非常频繁的,但是自己做PPT是很麻烦的,所以就需要用到别人的模板或者素材,这个时候提取PPT图片就可以减少我们很多工作。...知道这点后,我们就可以选择用Python来解压出PPT中的media目录就可以提取出所有图片了。...三、提取PPT中的图片 1、打开压缩包 在Python中提供了一个zipfile模块用于处理压缩包文件。...四、提取PPT中的图片 我们把上面代码再完善一下: import os from zipfile import ZipFile # 解压目录 unzip_path = "unzip" # 如果解压目录不存在则创建...另外,其实我们手动解压然后提取PPT中的图片也是很方便的,也并不会比程序慢。
seaborn在matplotlib的基础上进行开发,当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...在seaborn中,通过color_palette函数来设置颜色, 用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name 在seaborn中,提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现,创建一个亮度线性变化的颜色梯度,在color_palette中,通过前缀ch:来标识对应的参数,用法如下 >...在seaborn中,还提供了4种独特的渐变色,用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data
如何在 Python 中从键盘读取用户输入 原文《How to Read User Input From the Keyboard in Python》[1] input 函数 使用input读取键盘输入...从用户输入中读取多个值 有时用户需要输入多个值,可以使用split()方法将输入分割成多个值。...例4:从用户输入中读取多个值 user_colors = input("输入三种颜色,用,隔开: ") # orange, purple, green colors = [s.strip() for s...为了设置环境变量,Windows用户可以在命令行或powershell中使用$env:命令。...export ALLOWED_EMAILS=info@example.com 然后执行程序,输入邮箱地址,如果邮箱地址在环境变量中,程序将返回Email is valid.
python中的颜色相关的定义在matplotlib模块中,为方便使用,这里给大家展示一下在这个模块中都定义了哪些选颜色。...1、颜色名称的导出 导出代码如下: import matplotlib for name, hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems(): print(...whitesmoke': '#F5F5F5', 'yellow': '#FFFF00', 'yellowgreen': '#9ACD32'} 2、颜色图示...可将上述颜色给逐个显示出来,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import matplotlib.colors
搭建一个网站,虽然布局第一、颜色其次。但颜色的搭配在用户视觉体验中确实最重要的元素。网页的色彩也是树立网站形象的关键之一。...颜色搭配常识: 1.网页中色彩的表达使用三种颜色,及红(R)、绿(G)、蓝(B),及通常所说的RGB色彩,它包含了人类所感知的所有颜色,网页中表达颜色如下(红色为例)RGB格式:红色是(255,0,0)...绿色---介于冷暖两中色彩的中间,显得和睦,宁静,健康,安全的感觉。 它和金黄,淡白搭配,可以产生优雅,舒适的气氛。 橙色---也是一种激奋的色彩,具有轻快,欢欣,热烈,温馨,时尚的效果。...网页配色忌讳 1.不要将所有颜色都用到,尽量控制在三种色彩以内。...2.背景和前文的对比尽量要大,(绝对不要用花纹繁复的图案作背景),以便突出主要文字内容 摄影作品来获取颜色 网页中背景图片也是至关重要的,使用一张大图片作为网页的背景是吸引访客眼球最快捷的方法。
在做接口自动化,测试断言时,我们经常需要提取接口的的响应数据字段,以前用过jsonpath,有几篇相关文章,可以参考下(Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter...篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、Jmeter之json提取器实战(二)、Jmeter之json条件提取实战(三) )今天我们来介绍下jmespath用法,可以帮我们进行数据的灵活提取,下面通过案例来说明...jmespath在python的使用。...本示例在people数组中打印最老的人的名字: import jmespath source = { "people": [ { "name": "b", "age"...在下面的示例中,JMESPath表达式在myarray中查找包含字符串foo的所有元素。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;在科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...,具体见深度学习在断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练...附录:补充材料 1、图像抓取:安装OpenCV、Python PIL等库函数,实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能,实验中采集的训练样本主要包含五类,每类200张,共1000张,图像的像素为440...capture.read() img=frame[img_y:(img_y+height),img_x:(img_x+width)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python...2、图像识别:基于机器学习方法进行图像识别通常分为几个阶段:人工设计特征,提取特征和用分类器进行分类,人工设计特征和提取特征非常复杂和困难,而深度学习方法通过构建深层神经网络结构,将这繁琐的步骤全权交给神经网络
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