from rich.console import Console
from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn
import time

console = Console()

def cool_loading_task():
    with Progress(
        SpinnerColumn(),
        TextColumn("[bold cyan]{task.description}"),
        console=console,
    ) as progress:
        task = progress.add_task("Загрузка данных...", total=10)
        
        for _ in range(10):
            time.sleep(0.5)  # Симуляция процесса
            progress.advance(task, 1)
    
    console.print("[bold green]✅ Готово![/bold green]")

if __name__ == "__main__":
    cool_loading_task()

import pywhatkit as kit

# Номер телефона в международном формате (без "+")
phone_number = "79123456789"

# Сообщение
message = "Привет! Вот изображение 📷"

# Путь к изображению (укажите свой путь)
image_path = "path/to/your/image.jpg"

# Отправка сообщения с изображением
kit.sendwhats_image(f"+{phone_number}", image_path, message)

print("Сообщение с изображением отправлено!")

import cv2
from deepface import DeepFace

# Путь к изображению (замените на своё)
image_path = "path/to/your/image.jpg"

# Загружаем изображение
img = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)

try:
    # Анализ лица
    analysis = DeepFace.analyze(img_path=image_path, actions=["age", "gender", "emotion"])

    # Вывод результатов
    print(f"Возраст: {analysis[0]['age']}")
    print(f"Пол: {analysis[0]['gender']}")
    print(f"Эмоция: {analysis[0]['dominant_emotion']}")
except Exception as e:
    print("Ошибка анализа:", e)

cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import pytesseract

# Укажите путь к Tesseract (если требуется, например, в Windows)
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

# Путь к изображению (замените на свой файл)
image_path = "path/to/your/image.jpg"

# Загружаем изображение
image = cv2.imread(image_path)

# Преобразуем в оттенки серого для улучшения OCR
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Увеличиваем контраст и убираем шум (адаптивная бинаризация)
gray = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Распознаем текст
text = pytesseract.image_to_string(gray, lang="eng")  # Можно заменить на "rus" для русского текста

# Выводим результат
print("Распознанный текст:\n", text)

# Отображаем изображение
cv2.imshow("Изображение", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import openai
from moviepy.editor import ImageClip, concatenate_videoclips, AudioFileClip
import os

# 🔹 Вставьте свой API-ключ OpenAI
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 🔹 Настройки
text_script = "Этот ролик был создан автоматически с помощью искусственного интеллекта."
image_folder = "images"  # Папка с картинками
audio_output = "voice.mp3"
video_output = "output.mp4"

# 🔹 Функция генерации озвучки
def generate_openai_tts(text, output_audio):
    response = openai.audio.speech.create(
        model="tts-1",
        voice="alloy",
        input=text
    )
    response.stream_to_file(output_audio)
    return output_audio

# 🔹 Функция создания видео
def create_video(image_folder, text_script, output_video):
    images = [os.path.join(image_folder, img) for img in sorted(os.listdir(image_folder)) if img.endswith(('.png', '.jpg'))]
    if not images:
        print("❌ Нет изображений в папке!")
        return

    audio_path = generate_openai_tts(text_script, audio_output)
    clips = [ImageClip(img).set_duration(3) for img in images]
    video = concatenate_videoclips(clips, method="compose").set_audio(AudioFileClip(audio_path))
    video.write_videofile(output_video, fps=24, codec="libx264")
    print("✅ Видео готово:", output_video)

# 🔹 Запуск
if __name__ == "__main__":
    create_video(image_folder, text_script, video_output)

import openai
import requests

# 🔹 Вставьте ваш OpenAI API-ключ
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 🔹 Описание изображения
prompt = "Футуристический город с летающими автомобилями, закатное небо"

# 🔹 Файл для сохранения изображения
output_image = "generated_image.png"

# 🔹 Функция генерации изображения с DALL·E
def generate_image(prompt, output_file):
    response = openai.images.generate(
        model="dall-e-3",
        prompt=prompt,
        size="1024x1024"
    )
    
    image_url = response.data[0].url  # Получаем URL изображения
    image_data = requests.get(image_url).content  # Загружаем изображение
    
    with open(output_file, "wb") as file:
        file.write(image_data)  # Сохраняем на диск
    
    print("✅ Изображение сохранено как", output_file)

# 🔹 Запуск генерации
generate_image(prompt, output_image)