Код для сжатия изображений на Python 🖼

Для сжатия изображения мы будем использовать библиотеку Pillow.

⚙️ Установка библиотеки: pip install Pillow

В примере по итогу изображение было сжато с 548 КБ до 95,4 КБ. 📄

from PIL import Image


def compress_image(input_image, output_image, max_size):
    image = Image.open(input_image) # Открытие входного изображения
    image.thumbnail(max_size)  # Создание уменьшенной копии изображения с максимальными размерами
    image.save(output_image)  # Сохранение сжатого изображения


input_image = "image.jpg"  # Путь к входному изображению
output_image = "output.jpg"  # Путь к сжатому изображению
max_size = (800, 600)  # Максимальные размеры (ширина, высота) для сжатия

compress_image(input_image, output_image, max_size)  # Вызов функции для сжатия изображения

Код для построчного преобразования PDF-файла в txt на Python 🔄

В коде мы используем библиотеку PyPDF2.

➡️Установка библиотеки: pip install PyPDF2

import PyPDF2


# Определение функции pdf_to_txt, принимающей два параметра: pdf_path и txt_path
def pdf_to_txt(pdf_path, txt_path):
    # Открытие PDF файла в двоичном режиме
    with open(pdf_path, 'rb') as pdf_file:
        # Создание объекта PdfReader из переменной
        reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
        # Открытие текстового файла в режиме записи
        with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
            # Итерация по страницам PDF-файла
            for page_number in range(len(reader.pages)):
                # Получение доступа к странице по текущему индексу page_number
                page = reader.pages[page_number]
                # Извлечение текстового содержимого со страницы при помощи метода extract_text()
                text = page.extract_text()
                # Запись извлеченного текста в текстовый файл
                txt_file.write(text)



pdf_to_txt('test_pdf_file.pdf', 'output.txt')

Код для преобразование Excel в CSV на Python 🔄

В коде мы используем библиотеку Pandas.

➡️Установка библиотеки: pip install pandas

import pandas as pd

# Загрузка данных из Excel
data = pd.read_excel('test_excel.xlsx')

# Сохранение данных в CSV с указанием кодировки UTF-8
data.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

Библиотека scikit-image в Python 🖼

Библиотека scikit-image предназначена для обработки изображений. Она предоставляет набор алгоритмов для работы с изображениями.

➡️Установка библиотеки: pip install scikit-image

Некоторые основные возможности библиотеки scikit-image:
🔵Загрузка и сохранение изображений в различных форматах.
🔵Преобразования изображений: Библиотека предоставляет множество функций для преобразования изображений, включая изменение размера, поворот, обрезку, изменение контраста и яркости, а также применение фильтров, таких как размытие, резкость и морфологические операции.
🔵Извлечение признаков: Библиотека предоставляет инструменты для извлечения различных признаков изображений, таких как текстурные характеристики, границы и углы.
🔵Сегментация изображений: Библиотека предоставляет алгоритмы для сегментации изображений, которые позволяют разделить изображение на отдельные объекты или области.
🔵Работа с цветом: Библиотека предоставляет функции для преобразования цветовых пространств, а также для работы с гистограммами изображений.
🔵Визуализация: Библиотека предоставляет инструменты для визуализации изображений и результатов обработки, включая построение гистограмм, диаграмм и графиков.

Код для изменения размера видео на Python 📼

Для изменения размеров видео в коде мы используем библиотеку opencv.

➡️Установка OpenCV: pip install opencv-python

import cv2


# Функция для изменения размера видео
def resize_video(input_video, output_video, new_dimensions):
    # Открываем входной видеофайл
    video = cv2.VideoCapture(input_video)

    # Создаем объект VideoWriter для записи измененного видео
    writer = cv2.VideoWriter(output_video, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30, new_dimensions)

    # Считываем кадры из входного видео и изменяем их размер
    while True:
        # Считываем следующий кадр из видео
        ret, frame = video.read()

        # Прерываем цикл, если больше нет кадров
        if not ret:
            break

        # Изменяем размер кадра до новых размеров
        resized_frame = cv2.resize(frame, new_dimensions)

        # Записываем измененный кадр в выходное видео
        writer.write(resized_frame)

    # Закрываем входной и выходной видеофайлы
    video.release()
    writer.release()


# Определяем пути и размеры для входного и выходного видео
input_video = "путь_к_входному_видео.mp4"
output_video = "путь_к_выходному_видео.mp4"
new_dimensions = (640, 480)

# Вызываем функцию resize_video с заданными параметрами
resize_video(input_video, output_video, new_dimensions)