任务目标：1.抓取不同类型的图片2.编写一个GUI界面爬虫程序，打包成exe重新文件3.遇到的难点1.分析如何抓取不同类型的图片首先打开网站，可以看到有如下6个类型的菜单在这里插入图片描述点击不同菜单，发现URL显示如下大胸妹：https：/cid = 2小翘臀：https：/cid = 6可以看到每个类型图片对应不同的cid值所以要想抓取不同类型的图片，只需要构造下url将cid进行参数化，然后
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2023-12-14 19:18:27
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# Python 取特定区域图片的完整指南
在计算机视觉和图像处理的领域，常常需要从一张大图中提取特定区域的图像。这个过程可以通过 Python 的图像处理库来完成。本文将带你一步一步实现这个功能，特别适合刚入行的小白。我们将使用 `Pillow` 库，这是一个流行的 Python 图像处理库。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤，我们将以表格的形式展示：
| 步骤 | 任务
原创
2024-10-26 04:53:04
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# Python图片特定区域提取
在图像处理领域，提取特定区域是一项常见而重要的任务。这项技术可以广泛应用于各种场景，如图像分析、机器学习、医学成像等。本文将详细介绍如何使用Python进行图片特定区域提取，包括代码示例以及相关的工具和库。
## 一、准备工作
在进行图像处理之前，我们需要确保安装了一些必要的Python库。这些库能够帮助我们加载、处理和显示图像。常用的库包括：
- Ope
原创
2024-10-09 06:13:05
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最近跑了很多的视频分类的实验，实验日志我记录在google sheet中，每个实验在本地都保存有对应的log和混淆矩阵。在运行实验的时候，我为了便于观察混淆矩阵，将它保存成了png格式的图像，现在为了计算一个新的指标，我需要用到混淆矩阵中的数据。最直接的办法就是手动输入，由于数据量较大，而且小数点后位数也很多，这种做法显然有违人道主义精神。为了解决这个问题，我找到了一种方法，能够识别出图像中的数字
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2023-09-11 22:39:35
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# 用 OpenCV 截图图片特定区域的 Python 教程
## 简介
在图像处理的世界里，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大和流行的库。它为我们提供了许多功能，包括图像处理、计算机视觉和机器学习等。在这篇文章中，我将教你如何使用 OpenCV 在 Python 中截取特定区域的图片。
## 流程步骤
首先，我们将整个流程
原创
2024-09-26 03:39:43
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# Python在图片上特定区域涂色
# 图片尺寸
img_size = img.size
h = img_size[1] # 图片高度
w = img_size[0] # 图片宽度
x = 0.25 * w
y =
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2023-07-07 15:48:57
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使用OpcnCV的HoughCircles函数能够单独提取出单个的圆，或者外圆，但是对于圆中有圆的情况就不好进行判断，处理会稍微复杂（反正我没整出来） 最后经过考虑使用approxPolyDP函数进行处理。 上传的函数会与演示图片有些不同，主要是上传程序仅有测试多圆检测的一部分，不包含界面及其他，相对于效果图，差的主要就是综合显示 这是原图片 最终实现的效果如图所示 主函数代码如下，其中imhan
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2023-08-02 19:44:00
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矩图像的矩可帮助你计算某些特征，如对象的质心，对象的面积等特征。函数cv.moments()给出了计算的所有矩值的字典。从这一刻起，你可以提取有用的数据，如面积，质心等。质心由关系给出，$$ C_{x}=\frac{M_{10}}{M_{00}} $$和 $$ C_{y}=\frac{M_{01}}{M_{00}} $$。 这可以按如下方式完成：import cv2 as cv
img = cv
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2023-10-05 08:12:28
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这是一张灵异事件图。。。开个玩笑，这就是一张普通的图片。毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，
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2023-09-24 09:39:23
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# Python遍历一张图片的特定区域并赋值
## 引言
在开发中，有时我们需要对图片进行处理，例如遍历图片的特定区域并赋值。这对于刚刚入行的开发者来说可能是一项挑战。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python编程语言实现这一功能。
## 实现流程
下面是遍历图片特定区域并赋值的整个流程，我们可以使用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2023-09-27 14:59:44
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1 #ifndef AZ_PRINTSCREEN_H
2 #define AZ_PRINTSCREEN_H
3
4 #define WIN32API __declspec(dllexport)
5
6 /**************************************************************************************
首先让我祭出一张数学王子高斯的照片，这位印在德国马克上的神人有多牛呢? 他是近代数学的奠基人之一，与牛顿, 阿基米德并称顶级三大数学家，随便找一个编程语言的数学库，里面一定有和他名字相关的一堆函数。开始正文之前，让我们再来膜拜一下19岁的高斯如何用一把圆规和没有刻度的尺子画出正十七边形。下面我就拿高斯这张肖像画作为示例如何用Python将他帽子的颜色换了。计算机分析图片不可能像人类的肉眼一样进行观
关于正则表达式参考正则表达式python可以很方便地抓取网页并过滤网页的内容，那么，如何从如下的网页中提取文章的标题“《unix网络编程(卷1)源代码的使用方法》”。window.quickReplyflag = true; 《unix网络编程(卷1)》源代码的使用方法如下是核心代码，使用正则表达式实现： html2 = opener.open(page).read()
allfin
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2023-07-30 13:51:10
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爬取使用的是python中的reques模块，解析则是xpath解析
url和headers获取： 第一次数据解析：‘.//div[@class="slist"]/ul/li’ 定位到该页所有图片的列表 第二次数据解析：‘./a/img@src’ ‘./a/img@alt’ 定位到该页某张图片的下载位置和名称 &nbs
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2023-06-24 22:47:34
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one.python 爬虫抓图片一，获取整个页面数据 首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。getjpg.py#coding=utf-8
import urllib
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
html = getHtml("htt
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2023-05-31 08:39:14
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python opencv 提取图像的区域 start_x = index_box[0]
start_y = index_box[1]
end_x = index_box[2]
end_y = index_box[3]
index_person_img = camera1_img[start_y:end_y,start_x:end_x]
index_person_img = cv2.cv
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2023-06-26 10:45:35
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# 使用Python在图片上特定区域填充半透明颜色
在计算机视觉和图像处理的领域，我们经常需要对图像进行各种操作，如过滤、修改和高亮特定区域。在Python中，使用`PIL`（Python Imaging Library）或`Pillow`作为图像处理库，可以非常方便地处理图片，包括对特定区域填充颜色的任务。本篇文章将深入探讨如何在图像的特定区域填充半透明颜色，并提供完整的代码示例。我们将通过一
# Python对特定区域涂色
## 引言
在日常生活中，我们常常需要对特定区域进行涂色，比如在图片中涂色某个区域，或者在地图上标记特定地区的颜色等。而Python作为一种流行的编程语言，提供了许多功能强大的库来帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python对特定区域进行涂色。
## 准备工作
在开始编写代码之前，我们需要安装一些必要的库。其中，`Pillow`是一个用于图像处理的库，`
原创
2024-01-30 09:35:14
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# Python实现特定区域检测
在计算机视觉领域，特定区域检测是一项重要技术，广泛应用于图像处理和分析中。该技术旨在从图像中识别、定位和提取出感兴趣的区域，例如人脸识别、物体检测等。本文将介绍如何使用Python实现特定区域检测，展示相关的代码示例，以及解析其原理和应用。
## 特定区域检测的基本概念
特定区域检测是通过算法分析图像数据，在图像中定位特定形状、颜色或纹理等特征的过程。常见的
原创
2024-09-16 03:20:29
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