这段代码导入了PIL库中的Image模块,用于处理图片文件。同时还导入了os模块,用于处理文件和目录。
Python学习有一段时间了,今天来尝试编写一个程序来实现csv文件转换为excel文件的功能。
又是一年6·1儿童节,作为一个Python号,当然又要想想能用python做点什么啦——
step0:概述 动机:手头有数个20秒左右的短视频(守望先锋最佳镜头),期望能组合成一个长视频 英雄不朽,图片来源http://upload-images.jianshu.io/upload_ima
今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题,可能你有类似经历,用excel打开一个csv文件,中文全部显示乱码。然后,手动用notepad++打开,修改编码为utf-8并保存后,再用excel打开显示正常。
本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。
前面,我们将所有的博客文章全部备份下来了。但是,博客当中的那些图片,还是散落在各处。有的在第三方的网站上,有的在 CSDN 的服务器上,有的直接引用的其他地方的图片。
这个事情还得从前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公处理的问题,需求倒是不难,一起来看看吧。
图像增强技术的作用,简单点说,就是通过对图像进行加工处理,使图像能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,图像分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。
但这个有缺陷,部分图片转换过程有漏洞,经过多次实验,发现部分图片会出现这种错误:
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代码如下,其中subDirTimeFormat,fileTimeFormat,requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式,文件解析格式,以及查询参数日期解析格式:
一个手机不可能同时安装1000个apk,需要考虑每50-100个作为一组,进行安装,验证后卸载测试。
Python 生成 GIF 文件 使用 Python 合成 gif 动态图,程序如下: 原图片需具有相同大小 import imageio import os import os.path def create_gif(gif_name, path, duration = 0.3): ''' 生成gif文件,原始图片仅支持png格式 gif_name : 字符串,所生成的 gif 文件名,带 .gif 后缀 path : 需要合成为 gif 的图片所在路径
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
一般来说,深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件,对于训练数据来说,深度学习中当训练大量数据时,如果从硬盘中加载再预处理,再传递进网络,这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时间,更可行在方法是将其存在单个文件中,如h5文件。
CSV 代表“逗号分隔值”,CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
将下述代码保存为setup.py至需打包项目根目录,安装cython后执行python setup.py即可打包。
可以使用 Python 的 win32com 模块实现将 Word 文档批量转化为 PDF 格式。首先,需要安装 win32com 模块和 Word 应用程序(仅适用于 Windows 操作系统)。
首先,所有的方法都有类似的过积,即都使用了分好类的训练数据集(人脸数据库,每 个人都有很多样本)来进行“训练”,对图像或视频中检测到的人脸进行分析,并从两方面来确定:是否识别到目标,目标真正被识别到的置信度的度量,这也称为置信度评分。
本文所用测试图像文件位于当前文件夹的testimages子文件夹中,并且图像以白色为背景。 from PIL import Image import os def searchLeft(width, height, im): #从左向右扫描 for w in range(width): #从下向上扫描 for h in range(height): #获取图像指定位置的像素颜色 color = im.getpixel((w, h)) if color != (255,
os.walk 返回指定路径下所有文件和子文件夹中所有文件列表 其中文件夹下路径如下: import os def file_name_walk(file_dir): for root, di
前言 在学籍管理中,我们导出学籍后(姓名 学籍号 身份证号)等常用的信息。如何按照学籍信息和对应学生的照片进行命名呢? 首先来看看效果 image.png 如上,假设我们根据学籍信息(由A-Z排序),
到此这篇关于Python批量将图片灰度化的实现代码的文章就介绍到这了,更多相关python 图片灰度化内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
通过Python将上述的命令输出从一整个文件中取出来,并转换成表格。否则,我需要分别打开每一个文件,找到对应的输出,拷贝到Ecxel,再进行数据分列动作,操作繁琐而且重复性很大,因此考虑用Python尝试自动化完成此项工作。
大家好,我是小小明,今天我要给大家分享一个用python实现的仿Linux的tree命令。
涉及到文件操作,我们有时候会读取一个文件夹中的所有的文件。这些文件可能是文件名完全混乱的,也可能是完全格式化的(如1.png,2.png...)。下面介绍Python中的几种按顺序(假如有)读取文件夹中文件的方法。
使用labelimg对图片进行标记之后保存为xml文件,运行脚本统计xml文件中的标记框的特征。
在 csdn 写了几年的博客了。多少也积累了两三百篇博文,近日,想把自己的这些文章全部备份下来,于是开始寻找解决方案。
本文将以哔哩哔哩–乘风破浪视频为例,you-get下载视频,同时利用python爬取B站视频弹幕,并利用opencv对视频进行分割,百度AI进行人像分割,moviepy生成词云跳舞视频,并添加音频。
本文将以you-get下载视频,同时利用python爬取B站视频弹幕,并利用opencv对视频进行分割,百度AI进行人像分割,moviepy生成词云跳舞视频,并添加音频,绘制词云舞蹈视频。
同时利用 python 爬取 B 站视频弹幕,并利用 opencv 对视频进行分割,百度 AI 进行人像分割,moviepy 生成词云跳舞视频,并添加音频。
本文假设某些特定类型的文件和大小为0的文件为垃圾文件,可以自由扩展代码的列表,也就是垃圾文件的类型。 from os.path import isdir, join, splitext from os import remove, listdir, chmod, stat import sys #指定要删除的文件类型 filetypes = ['.tmp', '.log', '.obj', '.txt'] def delCertainFiles(directory): for filename in l
Python中有几个内置模块和方法来处理文件。这些方法被分割到例如os, os.path , shutil 和 pathlib 等等几个模块中。文章将列举Python中对文件最常用的操作和方法。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的文件os模块相关知识。
关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
Python牛已经不是一天两天的事了,但是我开始也没想到,Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库,而后在一些视频中找到灵感,觉得应该可以通过抠图的方式,给视频换一个不同的场景,于是就有了今天的文章。
本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行,并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并,生成一个新的Excel文件的方法。
相信微信大家是用得再多也不过了。那么,对于python+微信,又能玩出什么新的花样呢?下面小编就给大家带来一个好玩的东西。用python下载所有的微信好友的头像,然后拼接成一张大图。这样,大家就可以转载到朋友圈装XY了。哈哈。
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
os 属于 python内置模块,所以细节在官网有详细的说明,本道面试题考察的是基础能力了,所以把你知道的都告诉面试官吧 官网地址 https://docs.python.org/3/library/os.html
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
熟悉编程的朋友应该不难理解,为什么字符串排序"10"会排在"2"的前面。因为字符串大小比较是对各字符的编码值逐个进行比较,"1"<"2",所以"10"<"2"。
一直想做机器学习的东东,最近由于工作的调整,终于有开始接触的机会了,哈哈。本文主要代码是来源于“就是这个七昂”的博文,传送门在此:https://blog.csdn.net/qq_42633819/article/details/81191308。”就是这个七昂”大大在他的博文中已经将人脸识别的过程讲的很清楚了。说来忏愧,在算法上我没有改变(我自己还没搞清楚,打算好好看看keras),因为在大大博文评论区看到好多人问怎么实现多个用户的人脸识别。刚开始我也在纳闷,怎么做呢?于是我就大胆尝试了一把,
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
第一步: 安装:paramiko window安装方法:pip install paramiko
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