# Python去除文档中的图片和麻点
在处理文档时，有时候我们需要去除图片或影响文档可读性的内容，例如“麻点”。本文将介绍如何使用Python去除文档中的图片和麻点，包括实现的代码示例和一些相关的概念。同时，我们也会讨论项目管理的甘特图与实体关系图，它们可以帮助我们更清晰地了解项目的结构和进展。
## 一、问题背景
数字化办公的普及使得文档中包含的多媒体元素（如图片、图表）越来越多。有些时
原创
2024-08-28 05:05:50
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# 使用Python去除文档图片黑底麻点杂色
在处理图像时，经常会遇到图片背景杂色、黑底麻点等问题，这不仅影响了印刷效果，还妨碍了图像的清晰度。本文将介绍如何使用Python通过一些流行的图像处理库来去除这些干扰元素。
## 相关库
我们将使用以下Python库：
- **PIL（Pillow）**：用于图像处理和编辑。
- **NumPy**：提供支持多维数组和矩阵运算的功能。
- **
原创
2024-08-30 05:46:24
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问题：草莓上的小麻点是()。草莓上的小麻点是（)。A、种子B、运输水分的器官参考答案如图，发送题目到公众号学哈，秒回答案解析其实，我们平时吃的红红的果肉部分是由花托发育而来的，被称为假果；那些黑点才是由子房发育而来的，被称为瘦果。也就是说，那些黑点才是草莓真正的果实，而草莓真正的种子，就隐藏在这些小瘦果中
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2024-01-12 09:23:45
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摘要：关于地图的显示，我想大家最关心的就是麻点图，自定义底图的解决方案了吧。在过去，marker大于500之后，浏览器开始逐渐卡死，大家都开始寻找解决方案，比如聚合marker啊，比如麻点图啊。聚合marker里面还有一些复杂的算法，而麻点图，最让大家头疼的，就是如何生成麻点图，如何切图，如何把图片贴到地图上，还有如何定位图片的位置吧。以前那么复杂的一系列操作，居然让云图的可视化操作一下子解决了。
原创
2014-04-25 09:22:00
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《iMajiCam》是一款手机上的图片处理软件。本软件为用户提供效果齐全、功能强大的滤镜，帮助用户轻松对图片进行修改和编辑，满足用户对于图片处理的不同需求，让图片编辑变得更加简洁高效。软件功能1、112效果，过滤器，模式，混合模式和更多；2、拍摄高清照片；3、编辑并触摸现有照片；4、录制带有效果和过滤器的视频；5、实时预览所有效果和过滤器，当您拍摄照片或录制高清视频；6、在录制时放大/缩小视频；7
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2024-01-02 19:02:17
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摘要：自定义地图图层的用途十分广泛。常见的应用，比如制作魔兽地图和清华校园地图（使用切图工具即可轻松实现）。今天我们来学习，当地图上有大量标注，比如600万个的时候，我们如何用“麻点图”来实现标注的展示。--------------------------------------------------------------------------------------------------
原创
2012-02-06 17:46:00
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文章目录前言一、绘图布局1.1 子图集(plt.subplots())1.2 马赛克子图(plt.subplot_mosaic())1.3 格子分割(mpl.gridspec.GridSpec())1.4 合理分割与绘图二、基本图形与常用统计图形2.1 绘图基础2.2 线图(plt.plot())2.3 条形图(plt.bar() & plt.barh())2.4 直方图(plt.his
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2023-08-14 17:24:13
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图机器学习（传统的图生成模型）1. 前言之前都是图的模型都是已知的：这节开始研究如何用模型生成这样的图：图生成模型问题的研究动机，以前都是假设图是已知的；但我们也会想通过graph generative model人工生成与真实图类似的synthetic graph，这可以让我们：了解图的形成过程。预测图的演化。生成新的图实例。异常检测：检测一个图是否异常。2. Properties of Rea
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2024-08-08 08:00:15
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调用百度云api，实现截图图片文字识别 相信大家在网上查找资料时都会遇到一些类似于pdf格式的文档，无法直接复制，手打太过于浪费时间。那么在这里我分享一个调用百度云api文字识别接口识别此类文字的python小程序。本人刚学习python时间不长，如果内容有错误还望斧正。 首先我们需要去 百度云官网申请一个接口 点击立即使用 创建应用 填写需要填写的数据后点击立即创建，即可
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2023-10-08 14:50:22
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前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None
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2023-08-23 12:02:03
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一、通过subplot()函数创建单个子图 “nrows （行）* ncols（列）”的矩阵区域，之后按照从左到右、。其中，位于左上角的子区域编号为1，依次递增整个绘制区域划分为2*2（两行两列）的矩阵区域。如果nrows、ncols和index这三个参数的值都小于10，则可以把它们简写为一个实数。nums = np.arange(0, 101) # 生成0~100的数组
# 新建画布
#
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2023-05-26 16:42:50
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文章目录本章学习目标：理解图像的邻域，连通性了解不同的形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭运算、礼帽与黑帽等，及其不同操作之间的关系一、连通性1、连通二、形态学操作1、腐蚀和膨胀（1）腐蚀1）API（2）膨胀1）API（3）代码示例2、开闭运算（1）开运算（2）闭运算（3）API（4）示例3、礼帽与黑帽（1）礼帽运算（2）黑帽运算（3）API（4）代码示例总结1、连通性2、形态学操作（1）腐蚀和膨胀（2）
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2024-04-25 22:44:11
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一、1.主要参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念：图(Graph)：点(Vertex)与边(Edge)组成的集合，进一步可以分为有向图、无向图，其中边被称为“弧”，点被称为“顶点”，是网络分析中的常用数据结构。有向图：图中的边具有方向无向图：图中的边没有方向连通图：图中任意顶点间有弧连通弧：图中的边，在有向图中可分
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2024-04-09 14:28:18
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背景：时值疫情，作业需要在网上提交。最近老师改变了交作业方式，之前是提交完整的作业图片即可，现在需要将完整的作业图片切分成一题一题的提交，如果手动切分较麻烦，故本人写了个python脚本实现自动切分。程序：import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('20200302092016.jpg')
rmb = np.int32(img[:, :, 2]
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2023-12-09 15:15:04
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python表示常见的图结构图的结构下图所示 １．邻接集合# 将节点的编号赋值给相应的节点，方便操作
a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)
N = [{'b', 'c', 'd', 'e', 'f'},
{'c', 'e'},
{'d'},
{'e'},
{'f'},
{'c', 'g', 'h'},
{'
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2024-01-08 21:13:35
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由于要重构项目的部分代码，要整理好主要的函数调用关系，不想自己看代码慢慢画出结构，想找出一种通用的，节省人力的方法得出函数间的调用关系图，于是发现以下几个工具。（内网没装好graphviz，还没真正用上）主要分下面三个模块了解一下python中如何生成函数关系调用图：1、graphviz（Graph Visualization Software-图形可视化软件）2、pyca
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2023-05-26 22:46:02
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学习笔记目录箱形图价值局限性Python画图箱形图如下灰色框里的就是箱形图（英文：Box plot）：又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。五数概括法：即用下面的五个数来概括数据（最小值；第1四分位数(Q1)；中位数(Q2)；第3四分位数(Q3)；最
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2023-07-27 16:17:28
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一、并列柱状图堆积柱状图有堆积柱状图的好处，比如说我们可以很方便地看到多分类总和的趋势。但是我们发现，在堆积柱状图中，由于基底位置的不同，我们并不能很轻易地弄清楚上方分类的数据的变化趋势。因此当分类不是特别多，且我们对于总量趋势的重视程度不如各分类的时候，我们就可以考虑使用并列柱状图，这也是一种非常常见的图形。跟上次一样，我们拿小明20次月考的语数外三门科目的成绩来演示并列柱状图。可以看到，小明有
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2023-08-10 21:22:15
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文章目录一、前言二、模块安装三、图片美化1、祛痘2、词云——我不只是一张图3、风格迁移——努力变成你喜欢的样子4、图中图——每一个像素都是你5、切换背景——带你去旅行6、九宫格——一张照片装不下你的美7、图片二维码——冰冷的图里也饱含深情 一、前言Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了
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2023-10-27 19:31:24
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pycharm中的matplotliib 3D图旋转设置1、“文件—>设置”，打开设置窗口。 2、找到最后一个工具 3、找到“Python Scientific”，去除右边Show plots in toolwindow候选框中的勾号 鼠标左键就可以进行旋转了可以看出是真实的3维图import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1
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2023-06-21 00:37:51
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