问题 使用 pip3 install matplotlib 报错: Running setup.py bdist_wheel for pillow ... error Complete output from command /usr/bin/python3.6 -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-build-prbp5o66/pillow/setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__
因为在采集中有图像解析的需求,如今将爬虫架构部署在docker中,需要配置一个PIL中image包的情况,因错误较多。故记录下来。
NameError: global name 'Image' is not defined
平常一般都在Linux下用Python,今天女票突然说让帮忙把一些图片全部弄成一个分辨率的,作为程序员,这种重复的工作还是交给计算机吧。 到PIL官网下载一个,python imaging libra
PIL 全称为 Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大,但 API 却非常简单易用。**由于 PIL 仅支持到 Python 2.7,**加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本 Pillow(因此 Pillow 兼容 PIL 的绝大多数语法),支持最新的 Python 3.x,又加入了许多新特性,因此推荐使用 Pillow。
需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。
作者:matrix 被围观: 14 次 发布时间:2024-06-25 分类:Linux Python | 无评论 »
字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类越多,可以表现的颜色也越多,图片也会更有层次感。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了多种库供图像处理使用。在本文中,我们将比较两个最流行的Python图像处理库:Python Imaging Library(PIL)和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能,并通过代码实例进行演示。
显式声明字符串不用转义---> r'c:\c.txt' 在路径字符串前加r
给图片添加文本信息是非常常见的需求,通常需要添加的文本信息分为中文文字或者是非中文的文字,比如数字和英文,对这两类的实现方法也有所不同,非中文的文本信息可以直接用 opencv 实现,而中文文本需要使用 PIL ,因为 opencv 不支持中文。
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别(Optical Character Recognition),简写为OCR。实现OCR的库不是很多,特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库:Tesseract。
玩python期间,看到好多用python做的爬虫,感觉挺好玩,就开始了爬虫之旅的学习,期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统,可惜登录需要验证码,于是四处寻找解决方法,最终找到这个大致能看懂的。
reqfile= request.FILES['p_w_picpath']
最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片,使用python很方便实现,而且有多种方式;
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
在进行图像处理时,经常会用到读取图片并显示出来这样的操作,所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式,分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现,并给出了示例代码,介绍如下。
Python 2.4 (or later, including Python 3)
就像这样的伪代码
安装pyqrencode模块很复杂,依赖的东西也比较多,经过测试总结以下安装过程:
一、安装 Windows pip install 模块名 pip install 模块名==版本号 linux(root用户) pip install 模块名 pip install 模块名==版本号 linux(普通用户) sudo pip install 模块名 sudo pip install 模块名==版本号 注意 公司里基本你不会让你用root用户 二、卸载 Windows pip uninstall 模块名 linux(ro
就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者,建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
最近打算做一批日历给亲朋好友,但是从 iPhone 上导出的照片格式是 HEIC 格式,而商家的在线制作网站不支持这种图片格式
之前我们讲过一些python的模块,如chardet、pygame,这些模块不包含在python的默认代码中,需要从外部下载并安装。有些模块提供了自动安装的文件,比如pygame的windows版本,直接双击安装就可以。但大多数模块没有提供这样的安装方式,有些同学没能成功安装而导致无法在程序中引入模块。在这里,介绍一下python模块几种常见的安装方法。 1. 直接copy 下载的模块文件中已经有了模块的文件,有些模块只有一个文件,比如较早版本的BeautifulSoup,有些是一个文件夹,比如新版本Be
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院,而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目,这是一个超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、NCNN推理,识别模型型仅17M(Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M))。
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
能提取图片中的文字的技术,将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库,由谷歌赞助,是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度,也具有很高的灵活性,可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序,快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源,提供了丰富的图表,所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition,你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。
ccplot 是一个开源的命令行程序,用于绘制 CloudSat、CALIPSO 和 Aqua MODIS 产品中的剖面图、图层和地球视图数据集。支持类Unix(Linux,macos等)和windows系统。
另外还有一件事情,过几天和当当网合作,有个福利活动,有买书的小伙伴可以稍等几天,可以少花三十块钱左右哦!
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
先尝试了PyInstaller ,打包时一直提示 no module named gtk 而gtk 又依赖pygobject ,尝试安装几次之后失败放弃
开发平台是Mac,需要用到Python的图像处理库PIL,下面记录了安装过程以及出现的问题。
PIL是非常成熟的Python图像处理扩展库,但只支持Python 2.x,另一个同样功能的扩展库pillow完美支持Python 3.x。然而,这两个库的部分功能不能在各版本的Linux平台使用,这其中就包括截屏模块ImageGrab。
知道 Selenium 用来测试或爬取动态内容,还真没想过用来做游戏外挂 作者:sincerefly 来源:https://blog.yasking.org/a/selenium-whereismouse.html 之前玩过一款游戏鼠标在哪里,如果说吸引人的地方莫过于在Linux下,这个游戏有BUG,于是,印象中我当时玩了一个多小时。 偶然想起这款游戏,又去玩了一会,突然想到最近用的selenium driver似乎可以自动化完成这个事情,想来应该可行 思考了一下,用selenium自动登录倒是很好
昨天按照大佬的代码,做了一个微信全家福的图片,后面好多人问我是怎么做的,索性我就出个详细的教程吧,我python也是三脚猫功夫,有不对的地方,还请各位大佬手下留情。
在做杂项题目利用python脚本对图片进行处理时,发现代码无论怎么调试都调试有误,然后换了一个代码发现自己pycharm中未装pil.
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先,介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后,讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后,通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型,这个下载链接在它的文件夹里有,就是url那个文件
稍微了解了下linux的framebuffer,这是一种很简单的显示接口,直接写入像素信息即可
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