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python与分形0012 - 【教程】旋转的彩色N边形(圆盘)

我们用到的库是:colorsys。 The colorsys module defines bidirectional conversions of color values between colors expressed in the 我们使用其中的函数: colorsys.hsv_to_rgb(h, s, v) Convert the color from HSV coordinates to RGB coordinates. draw_gon(length, start_angle, line): angle = 360//line for index in range(line): (r,g,b) = colorsys.hsv_to_rgb

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python慢画炫彩圆圈_pygame绘画与动画

self.x,self.y),20, 0) #画圆点 self.angle = self.angle + 1 def coloradd(self): h,l,s, = colorsys.rgb_to_hls (self.color[0]/255,self.color[1]/255,self.color[2]/255) h = h + 0.01 r,g,b = colorsys.hls_to_rgb

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    python与分形0001 - 树

    分形结果 分形树 分形源码 # coding: utf-8 import turtle import random import time import colorsys window = turtle.Screen def draw_tree(x,y,length,pensize,hue,angle,fat_angle,n): if n == 0: return (r,g,b) = colorsys.hsv_to_rgb

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    如何用 Python 给照片换色

    我们可以直接调用,比如 Python 中的 colorsys 模块,就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法,我们也可以直接使用。 一共就是这么五步,这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。 最终的代码实现如下: import colorsys from PIL import Image # 输入文件 filename = 'input.jpg' # 目标色值 target_hue = 0 ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int 所以使用 RGBA 和 HSV 的转换我们就可以实现透明像素的处理了,代码实现如下: import colorsys from PIL import Image # 输入文件 filename = '

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    如何用 Python 给照片换色

    我们可以直接调用,比如 Python 中的 colorsys 模块,就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法,我们也可以直接使用。 一共就是这么五步,这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。 pixel_r, pixel_g, pixel_b in zip(r.getdata(), g.getdata(), b.getdata()): # 转为 HSV 色值 h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x

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    python与分形0017 - 【教程】彩色色阶蛛网

    draw_gon(length, start_angle, line): angle = 360//line for index in range(line): (r,g,b) = colorsys.hsv_to_rgb line, color_start, color_step): angle = 360//line for index in range(line): (r,g,b) = colorsys.hsv_to_rgb

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    Python通过PIL获取图片的主要颜色并和颜色库进行对比的代码

    答案是:能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码: import colorsys def get_dominant_color(image): 颜色模式转换,以便输出 image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]): # 跳过纯黑色 if a == 0: continue saturation = colorsys.rgb_to_hsv

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    如何用 Python 给照片换色

    我们可以直接调用,比如 Python 中的 colorsys 模块,就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法,我们也可以直接使用。 一共就是这么五步,这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。 pixel_r, pixel_g, pixel_b in zip(r.getdata(), g.getdata(), b.getdata()): # 转为 HSV 色值 h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x

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    骚操作,如何用 Python 给照片换色

    我们可以直接调用,比如 Python 中的 colorsys 模块,就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法,我们也可以直接使用。 一共就是这么五步,这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。 最终的代码实现如下: import colorsys from PIL import Image # 输入文件 filename = 'input.jpg' # 目标色值 target_hue = 0 ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int 所以使用 RGBA 和 HSV 的转换我们就可以实现透明像素的处理了,代码实现如下: import colorsys from PIL import Image # 输入文件 filename = '

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    Python通过PIL获取图片的主要颜色并和颜色库进行对比的代码

    答案是:能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码: import colorsys def get_dominant_color(image): 颜色模式转换,以便输出 image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]): # 跳过纯黑色 if a == 0: continue saturation = colorsys.rgb_to_hsv

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    如何用 Python 给照片换色

    我们可以直接调用,比如 Python 中的 colorsys 模块,就实现了 rgb_to_hsv 和 hsv_to_rgb 算法,我们也可以直接使用。 一共就是这么五步,这里的两个转换色值的操作我们就可以借助于 colorsys 模块。 pixel_r, pixel_g, pixel_b in zip(r.getdata(), g.getdata(), b.getdata()): # 转为 HSV 色值 h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x ) # 转回 RGB 色系 rgb = colorsys.hsv_to_rgb(target_hue, s, v) pixel_r, pixel_g, pixel_b = [int(x

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    python与分形0013 - 超酷星型分形

    分形结果 白 红 彩 分形源码 # coding: utf-8 import turtle import math import random import time import colorsys = 0 else 0 (r,g,b) = colorsys.hsv_to_rgb(color,1,1) penc = (r,g,b) fillc=(r,g,b) turtle.up

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    python与分形0008 - 圈圈

    分形结果 分形源码 # coding: utf-8 import turtle import math import random import time import colorsys window

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    python与分形0014 - 超酷2D变3D方形螺旋

    分形结果 黑白 红绿 分形源码 # coding: utf-8 import turtle import math import random import time import colorsys

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    TorchVision 预训练模型进行推断

    源码 test_pretrained_models.py[1] utils.colors.golden: import colorsys import random def golden(n, h= = (1 + 5**0.5) / 2 colors = [] for _ in range(n): h += coef h = h - int(h) color = colorsys.hsv_to_rgb

    24320

    python tab键自动补齐命令

    subprocess Tkinter             collections         mimify              sunau UserDict            colorsys

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    手把手教你用深度学习做物体检测(一): 快速感受物体检测的酷炫

    coding: utf-8 -*- """ Class definition of YOLO_v3 style detection model on image and video """ import colorsys for x in range(len(self.class_names))] self.colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*

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    针对滑动拼图验证码的python&selenium解法

    ----根据每块碎片的宽度和上下和这个深色小块的序号算出距离----用selenium向右移动滑块到这个距离 直接上代码 先导入必要的包: # -*- coding:utf-8 -*- import colorsys

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    手把手教你用深度学习做物体检测(四):模型使用

    darknet_video_custom.py,内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ 本模块使用yolov3模型探测目标在图片或视频中的位置 """ __author__ = '程序员一一涤生'import colorsys for x in range(len(class_names))] colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples

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    Python 200个标准库汇总

    IPv4 / IPv6控制库 多媒体 audioop:处理原始音频数据 aifc:读写AIFF和AIFC文件 sunau:读写Sun AU文件 wave:读写WAV文件 chunk:读取IFF大文件 colorsys

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