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python 转 pdf

reportlab.lib.pagesizes import A4, landscape from reportlab.pdfgen import canvas ''' 遍历当前目录下所有的jpg文件,并按照文件夹名称合并成pdf文档 python 3.4.4 文件用数字按顺序命名 ''' def conpdf():     #获取横向A4大小     (w, h) = landscape(A4)    #遍历当前目录     for root jpg_list.sort(key=lambda x :int(x[:-4]))         #print(jpg_list)         for f in jpg_list:             #按顺序把画到画布上

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python合成

python的PIL库简直好用的不得了,PIL下面的Image库更是封装了很多对处理的函数,关于Image库的介绍和使用,看这里:http://effbot.org/imagingbook/image.htm 这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景,做一下的合成 可以看作是很多像素点组成的,每个像素点都是一个RGB颜色,(red, green, blue), 那么合成两张照就有办法了, 我们可以在一张新的RGB色的里一个像素点取一的对应位置的像素,下一个像素点取二的像素,直到遍历完成,代码如下: from PIL import Image ##这里采用传入地址调用此函数 Image #将像素点按比例取色,然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python

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    python 识别

    安装库 pip install pytesseract pip install Pillow

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    Python组字.exe

    昨天,用Python代码将微信好友头像组字后,在stormzhang张哥星球发了个分享,没想到这么多球友感兴趣,不仅喜获两位老哥赞赏,还被张哥点赞了,着实开心~ ? 为了方便各位把玩这个组字,今儿我把Python代码转成exe可执行文件了。 之前的代码,“读取微信好友”和“拼接组字”两个过程写在了同一份代码文件中。 py转exe 首先是安装pyinstaller和pywin32,后者下载时需要选择对应的电脑系统和python版本。 确实是单点单了,哈哈~ 注意 以上便是基本操作了,记得再次生成新的效果之前,要将已生成备份,否则会被覆盖。 同时,微信好友头像文件夹生成一次就足够,反复运行也只是重复下载好友

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    python转换pdf

    /home/chao/anaconda3/envs/test_py2/bin/python #coding:utf-8 import os import sys from reportlab.lib.pagesizes fileList):     img = Image.open( fileList[0].decode('UTF-8') )     c = canvas.Canvas(dstpath, img.size)#第一张的尺寸新建 '), 0, 0)#转换为中文路径名称打开         c.showPage()     c.save() def transferPdf(filePath,dstpath): #将一个目录下所有生成一个 dstpath, str(pdfIndex)+".pdf") ,fileList)                 fileList=[] filePath = "/home/chao/img"#源文件夹

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    Python 识别 OCR

    文章目录 Python 识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 识别 OCR #1 需求 识别中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 然后将下载的中文语言包拷贝到如下路径 : /usr/local/share/tessdata #4 使用 #4.1 python 安装pytesseract库 pip install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定路径和识别的语言 data = pytesseract.image_to_string(Image.open('/Users/Documents/1.png'),

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    python 转字符串

    鲸可落 python 转字符串 # -- coding=utf-8 -- from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser unit = (256.0 + 1)/length return ascii_char[int(gray/unit)] if __name__ == '__main__': #读取 f.write(txt) else: with open("output.txt",'w') as f: f.write(txt) 下面附一张效果

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    python识别文字

    Files\Tesseract-OCR\tessdata目录 cmd进入命令行,命令tesseract --list-langs 安装中文语言包成功 若出现找不到命令,需要自己配环境变量 python 脚本 先安装相关模块 pip install pillow pip install pytesseract 再到python安装目录下 例如我的:E:\python3\Lib\site-packages

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    Python——透明化处理

    大概的计划是: python方面,暂时不做深入层次的学习,可能也许大概,会偶尔分享一点自己原创、而且一直有在用的代码,绝对的干货,当然存量少的可怜。 param new_pic: the transparent picture's path :return: ''' img = Image.open(initial_pic) #将转换为四通道 RGBA") x, y = img.size for i in range(x): for j in range(y): #取四个通道的值,然后用切取前三个不变 整体的效果就是有颜色的地方透明了,白色的部分全部镂空了,换个场景来讲:比如我们要做一个电子印章,直接扫描一个,然后运行一下代码,就OK了,好玩吧! 当然,可不能拿来干什么坏事哦

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    python转换素描画

    tkinter import filedialog, Tk from os import getcwd from re import findall def open_path(): # 路径 root = Tk() root.withdraw() file_path = (filedialog.askopenfilename(title='选择文件', filetypes img_rgb = cv2.imread(src_image_name) img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 读取时直接转换操作 img_blend) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': print('请选择

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    Python 与pdf相互转换

    使用 Python 进行和pdf之间的相互转换 使用到第三方库 PyMuPDF 在 python 环境下对 PDF 文件的操作。 PDF 转为 需新建文件夹 pdf2png import fitz import glob def rightinput(desc): flag=True while(flag): PDF 文件 将所需合并的放置与文件夹 pic2pdf 中。 import os def pic2pdf(): doc = fitz.open() for img in sorted(glob.glob("pic2pdf/*")): # 读取 ,确保按文件名排序 print(img) imgdoc = fitz.open(img) # 打开 pdfbytes

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    Python爬取方法总结

    最常见爬取方法 对于爬取,最容易想到的是通过urllib库或者requests库实现。 ,名称是以URL的SHA1值进行保存的。 如果某个下载失败,将会记录下错误信息,也不会出现在 files 组中。 ImagesPipeline 在一个爬虫里,你抓取一个项目,把其中的 URL 放入 images_urls 组内。 如果某个下载失败,将会记录下错误信息,也不会出现在 images 组中。 Scrapy 不仅可以下载,还可以生成指定大小的缩略。 Pillow 是用来生成缩略,并将归一化为 JPEG/RGB 格式,因此为了使用管道,你需要安装这个库。

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    python 转lego积木风格

    一年前写过一个转乐高积木风格的代码, python像转换为乐高积木风格(上) python像转换为乐高积木风格(下) 没想到派上用场了,前一段时间有一个读者关注,说想要给女朋友做一个乐高的画 Image.new( "RGB", (width//block_size*block_size, height//block_size*block_size)) # 循环处理 range(0, height, block_size): for x in range(0, width, block_size): # 每隔一段距离切一块 colors = np.array(data)[:,0] # 获取RGB值 colors_pixel = np.array(data)[:,1:].tolist() # 计算乐高 approach_color).replace("['","").replace("']","").replace("'","") return color_name # 生成乐高

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    python-PS

    installation.html ImageColor.getcolor('red', 'RGB') (255, 0, 0) ImageColor.getcolor('red', 'RGBA') # A 透明度,png (255, 0, 0, 255) # 切换到工作目录,有文件的地方 %cd D:\python全站\python处理 %cd D:\python全站\新建文件夹\py2018-鏃堕棿API閭 欢鐓х墖\py2018\02-auto\image_ctrl D:\python全站\python处理 D:\python全站\新建文件夹\py2018-鏃堕棿API閭欢鐓х墖\py2018\02 Image.FLIP_LEFT_RIGHT).save('cc-水平.jpg') im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).save('cc-上下.jpg') # 添加水印,复制 ,计算位置,粘贴合并 # 打开文件 logo_file = 'cc.jpg' im_logo = Image.open(logo_file) logo_width, logo_height =

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    python

    这个例子也不是我本意,不过好像大家都喜欢爬这类本人抱着学习技术的态度 深入研究,了解啦其过程(滑稽) 建议: 编译器debug运行,加上浏览器开发者调试 会有更加容易了解 #coding=utf-8 # j int类型需要转字符串 href_sub = href + "/" + str(j) print("地址 img = requests.get(url, headers=headers) print('开始保存 file_name, 'ab') f.write(img.content) print(file_name, '保存成功 + 'page/' + str(i) file = save_path + '\\' + str(i) createFile(file) # 下载每页的

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    caffe python 训练识别 实例

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77918156 本文主要是使用caffe python识别的示例包括训练数据lmdb生成 说明见(下面会有详细的讲解): ? 因此我们还要实现将url转化cv2可以处理的 1.1 进行预处理包括直方均衡化,url->cv2 image 格式 下面通过代码来讲解(文件: utils->img_process.py): 4.3 测试数据库所有文件 当然在实际的运行中我们往往测试几十万张,一般上传到服务器也很麻烦(要下载下来,然后打包在sz到linux目录,这样很麻烦而且,打包文件太大的话上传到服务器往往报错 本文主要参考了下面这两个英文bolg,同时做了大量修改,主要是分享给使用caffe做学习需要的人: http://adilmoujahid.com/posts/2016/06/introduction-deep-learning-python-caffe

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    神奇的Python处理库exifread

    来源:挣扎的蓝藻 https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/103080034 【导语】:用 python 怎样获得的GPS信息? 今天推荐一下 exifread 这个神奇的库,不仅仅是 GPS 信息,几乎能能获得的所有信息,快进来看看!! ---- 要怎样获得拍摄的GPS呢? 其实不仅能获得GPS信息,的几乎所有信息都能获得。exifread的作用其实是代替了查看属性!如下: ? 这里用在三亚拍的骆驼照来做个演示,看看能不能定位到三亚。 注:如果被压缩了的话会破坏里面的二进制信息,肯定就不能提取了哦! ? exifread库读取的二进制示例: ?

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    python ,字节的相互转换

    YvqtLIB20UNfhRv3zl9MviowUczsxMrqDpllvyKvFqZdFuhn1ynbWa3v+O78mXFSmrwUYOPGnzU4KMGHzX4qMFHDT5q8FGDj2baxFpYuC2/tv8BB256mb/wMqgAAAAASUVORK5CYII=' #字节转换成 img = base64.b64decode(res) file = open('test.jpg','wb') file.write(img) file.close() #转换为字节 with

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    python|Python常用操作-索引与切

    1.索引 A=np.ones([5,3,3]) 给定一个矩阵A,A.shape为[5,3,3] python列表取法 A[0][0][0] 取A中第一行第一列第一个元素的第一个值 ]=[9] A[-2:]=[8,9] A[:2]=[0,1] A[:-1]= [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] A[-1]返回的是标量9,A[-1:]返回的是向量[9] 2) 假设现在有4张 A.shape为(4,28,28,3) A[:,:,:,2] 取所有照中所有像素点的第三个通道值 A[:,0,:,:] 取所有照中第一行的所有像素点的三通道值 3.跨步采样 A[start:end :step] =A[起点:终点:步长] A[:,:14:2,:14:2,:] 取所有照的1到14行和列步长为2 逆序采样 A=[0,1,2,3] A[::-1]=[3,2,1,0] a[A:B:-X] A.shape为(4,28,28,3) A[0,...]取第1张照的所有值 A[...,0]取所有照的第一个通道值 A[0,...,2]取第一张照的第三个通道值 END

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