Код для создания таймлапса из видео на Python

Для создания таймлапса из видео, в коде используется библиотека OpenCV.

➡️Установка библиотеки: pip install opencv-python

import cv2

# Путь к исходному видео-файлу
video_path = 'video.mp4'
# Путь к выходному видео-файлу
output_video = 'timelapse_video.avi'
# Количество кадров, которые нужно пропускать, чтобы создать таймлапс
frame_skip = 10

# Открываем видеофайл для чтения
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# Задаем параметры для записи выходного видео (кодек XVID, 20 кадров в секунду, размеры кадров из исходного видео)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, 20.0, (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))))

frame_count = 0  # Инициализируем счетчик кадров

# Читаем и обрабатываем кадры из видео, пока оно открыто
while cap.isOpened():
    # Читаем следующий кадр из видео
    ret, frame = cap.read()
    # Если кадры закончились, выходим из цикла
    if not ret:
        break
        
    # Если номер кадра кратен frame_skip, записываем кадр в выходное видео
    if frame_count % frame_skip == 0:
        out.write(frame)
    # Увеличиваем счетчик кадров
    frame_count += 1

# Освобождаем ресурсы после завершения работы
cap.release()  # Закрываем исходное видео
out.release()  # Закрываем выходное видео
cv2.destroyAllWindows()  # Закрываем все окна OpenCV

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀Библиотека Kornia в Python

Библиотека Kornia предоставляет множество инструментов и функций для обработки изображений и работы с компьютерным зрением. Использует PyTorch в качестве backend для ускорения операций.

Особенно полезна для задач, связанных с глубоким обучением, поскольку она позволяет легко интегрировать операции с изображениями в PyTorch модели.

Основные возможности библиотеки:
🔵Обработка изображений: Предоставляет широкий спектр функций для обработки изображений, таких как фильтрация, трансформации, морфологические операции и т.д.
🔵Геометрические трансформации: Поддерживает различные геометрические трансформации, включая аффинные и перспективные преобразования, вращения, масштабирование и многое другое.
🔵Работа с признаками: Включает инструменты для извлечения и сопоставления признаков, такие как детекторы углов и дескрипторы.
🔵Глубокое обучение: Интегрируется с PyTorch, что позволяет применять операции компьютерного зрения непосредственно в моделях глубокого обучения.
🔵Стабилизация видео: Функции для стабилизации видео и других задач, связанных с обработкой видео.

➡️Установка библиотеки: pip install kornia

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для генерации ASCII-арта из изображения на Python

Для работы с изображением в коде используется библиотека Pillow.

➡️Установка библиотеки: pip install Pillow

from PIL import Image


def image_to_ascii(image_path, output_path, width=100):
    # Открываем изображение по указанному пути
    img = Image.open(image_path)
    # Конвертируем изображение в градации серого ('L' - режим grayscale)
    img = img.convert('L')
    # Вычисляем соотношение сторон изображения
    aspect_ratio = img.height / img.width
    # Определяем новую высоту, сохраняя соотношение сторон
    new_height = int(aspect_ratio * width * 0.55)
    # Изменяем размер изображения согласно новым параметрам
    img = img.resize((width, new_height))

    # Получаем пиксельные данные изображения
    pixels = img.getdata()
    # Определяем набор символов для ASCII
    chars = ["@", "#", "S", "%", "?", "*", "+", ";", ":", ",", "."]
    # Преобразуем пиксели в ASCII символы
    ascii_str = "".join([chars[pixel // 25] for pixel in pixels])
    # Получаем длину строки ASCII
    ascii_str_len = len(ascii_str)
    # Формируем строку ASCII изображения с нужной шириной
    ascii_img = "\n".join([ascii_str[index: index + width] for index in range(0, ascii_str_len, width)])

    # Открываем файл в режиме для записи
    with open(output_path, "w") as f:
        # Записываем ASCII изображение в файл
        f.write(ascii_img)


image_to_ascii('image.png', 'output.txt')

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Игра «Камень, ножницы, бумага» на Python

В данной статье напишем код игры «Камень, ножницы, бумага» на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Бесплатное использование нейросетей gpt 4o, gemini и т д на Python (БЕЗ API)

В данном shorts напишем код для обращения к нейросетям на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для бесплатного обращения к нейросетям на Python

➡️Установка необходимой библиотеки: pip install g4f

from g4f.client import Client

client = Client()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Напиши код калькулятора на Python"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💾 Библиотека diskcache в Python

Библиотека diskcache предназначена для высокопроизводительного кэширования на диске.

Она сочетает преимущества in-memory кэширования и долговечность дискового хранилища, что делает её особенно полезной для больших данных, которые не помещаются в оперативной памяти, или для долгоживущих кэшей, которые должны сохраняться между запусками приложения.

Основные особенности библиотеки:
🔵Персистентность данных: Данные сохраняются на диске, что позволяет кэшу переживать перезапуски программы.
🔵Высокая производительность: Использование SQLite для хранения данных на диске обеспечивает высокую скорость доступа.
🔵Поддержка различных стратегий кэширования: Поддерживаются различные стратегии замещения, такие как Least Recently Used (LRU).
🔵Потокобезопасность: Поддержка многопоточности и мультипроцессинга, что позволяет использовать кэш в многозадачных средах.
🔵Простота использования: Легкость интеграции и использования благодаря простому и интуитивно понятному API.

➡️Установка библиотеки: pip install diskcache

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для определения цвета при клике на определенную область изображения на Python

Для определения цвета при клике на определенную область изображения в коде используется библиотека OpenCV.

➡️Установка библиотеки: pip install opencv-python

import cv2


# Функция обработки события клика мыши
def get_color(event, x, y, flags, param):
    # Если нажата левая кнопка мыши
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # Получаем значения каналов цвета (BGR) в точке клика
        b, g, r = img[y, x]
        # Выводим значения цвета в формате RGB
        print(f"RGB: ({r}, {g}, {b})")


# Загрузка изображения
img = cv2.imread('your_image.jpg')

# Создание окна для отображения изображения
cv2.namedWindow('image')

# Установка функции обработки событий мыши для окна
cv2.setMouseCallback('image', get_color)

while True:
    # Отображение изображения в окне
    cv2.imshow('image', img)

    # Ожидание нажатия клавиши с задержкой 20 мс
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:  # Если нажата клавиша ESC (код 27), то выходим из цикла
        break

# Закрытие всех окон OpenCV
cv2.destroyAllWindows()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝 Библиотека PySnooper в Python

Библиотека PySnooper предназначена для отладки кода, и позволяет легко отслеживать выполнение программ и выводить информацию о переменных и их значениях в процессе работы программы.

Основные возможности библиотеки:
🔵Простота использования: Требует минимальных изменений в коде для начала работы. Достаточно добавить декоратор @pysnooper.snoop() к функции или использовать контекстный менеджер with pysnooper.snoop():.
🔵Подробный вывод: Выводит детальную информацию о каждом шаге выполнения программы, включая значения переменных, входящих и выходящих из области видимости.
🔵Поддержка локальных и глобальных переменных: Отслеживает изменения как локальных, так и глобальных переменных.
🔵Поддержка различных форматов вывода: Мы можем настроить библиотеку для вывода отладочной информации в консоль, файл или другой поток вывода.
🔵Фильтрация переменных: Возможность фильтровать переменные, которые должны отслеживаться, чтобы сократить объем выводимой информации.

➡️Установка библиотеки: pip install PySnooper

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для мониторинга загруженности процессора в реальном времени на Python

Для мониторинга загруженности процессора в коде используется модуль psutil.

Функция cpu_percent() из модуля psutil предоставляет информацию о загрузке процессора в процентах.

➡️Установка модуля: pip install psutil

import psutil
import time

# Мониторинг загруженности процессора
try:
    while True:
        print(f"Загруженность процессора: {psutil.cpu_percent(interval=1)}%")
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    print("Остановка мониторинга.")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Функция help() в Python

В данной статье рассмотрим, как работает функция help() в Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Генерация фейковых данных человека на Python

В данном shorts напишем код для генерации фейковых данных о человеке на Python (не Faker).

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Коды для генерации фейковых данных на Python

Примеров кода довольно много, поэтому придётся разделить на несколько постов.

➡️Установка необходимой библиотеки: pip install mimesis

Генерация случайных персональных данных

from mimesis import Person
from mimesis.enums import Gender
from mimesis.locales import Locale

person = Person(Locale.RU)

print("Имя:", person.name())
print("Фамилия:", person.surname())
print("Пол:", person.gender())
print("Дата рождения:", person.birthdate())
print("Почта:", person.email())
print("Телефон:", person.telephone())

# Генерация данных с указанием пола
print("Мужское имя:", person.name(gender=Gender.MALE))

Генерация случайного адреса

from mimesis import Address

address = Address(locale="ru")

# Генерация случайных данных
print("Страна:", address.country())
print("Город:", address.city())
print("Улица:", address.street_name())
print("Дом:", address.street_number())
print("Почтовый индекс:", address.postal_code())

Генерация случайного текста

from mimesis import Text

text = Text(locale="ru")

print("Случайное слово:", text.word())
print("Случайное предложение:", text.sentence())
print("Случайный абзац:", text.text(quantity=1))

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 Библиотека Tesserocr в Python

Библиотека Tesserocr предоставляет интерфейс для работы с библиотекой OCR (распознавание текста) Tesseract.

Она позволяет легко интегрировать возможности Tesseract в Python-приложения, предоставляя удобный интерфейс для работы с изображениями и распознавания текста.

Основные возможности библиотеки:
🔵Интерфейс C++ API Tesseract: Библиотека напрямую связывается с Tesseract через его C++ API, что обеспечивает высокую производительность и более гибкие возможности по сравнению с вызовом командной строки Tesseract.
🔵Работа с изображениями: Поддерживает работу с изображениями через PIL (Python Imaging Library) или напрямую с numpy массивами, что позволяет легко подготавливать изображения для распознавания.
🔵Настройка параметров Tesseract: Позволяет настраивать различные параметры Tesseract, такие как язык распознавания, варианты предобработки изображений и другие параметры конфигурации.
🔵Поддержка регионов интереса: Присутствует возможность указать конкретные области изображения, которые нужно распознавать, что полезно, если текст находится только в определенных частях изображения.

➡️Установка библиотеки: pip install tesserocr

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Коды для генерации фейковых данных на Python часть 2

➡️Установка необходимой библиотеки: pip install mimesis

Генерация случайных платёжных данных

from mimesis import Payment

payment = Payment()

print("Номер кредитной карты:", payment.credit_card_number())
print("Дата окончания срока действия кредитной карты:", payment.credit_card_expiration_date())
print("CVV:", payment.cvv())
print("Сеть кредитной карты:", payment.credit_card_network())
print("Адрес Ethereum:", payment.ethereum_address())
print("PayPal:", payment.paypal())
print("Адрес Bitcoin:", payment.bitcoin_address())
print("Владелец кредитной карты:", payment.credit_card_owner())
print("CID:", payment.cid())

Генерация случайных временных данных

from mimesis import Datetime

datetime = Datetime()

print("Случайная дата:", datetime.date())
print("Случайное время:", datetime.time())
print("Случайный месяц:", datetime.month())
print("Случайный год:", datetime.year())
print("Случайный день недели:", datetime.day_of_week())

Генерация случайных данных по разработке

from mimesis import Development

development = Development()

print("Стадия разработки:", development.stage())
print("Характеристика надёжности ПО (ility):", development.ility())
print("Лицензия ПО:", development.software_license())
print("Версия с использованием календарной версии (calver):", development.calver())
print("Версия ПО:", development.version())
print("Язык программирования:", development.programming_language())

Генерация случайных общих данных

from mimesis import Generic

generic = Generic()

print("Случайное имя:", generic.person.name())
print("Случайный адрес:", generic.address.address())
print("Случайный текст:", generic.text.text())
print("Случайный файл:", generic.file.file_name())
print("Случайная дата:", generic.datetime.date())

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Dramatiq в Python

Библиотека Dramatiq - это асинхронная система очередей задач (task queue) для разработки и управления фоновыми задачами в приложениях.

Она позволяет выполнять долгие и ресурсоемкие операции в фоновом режиме, освобождая основной поток выполнения для более важных задач.

Основные особенности библиотеки:
🔵Асинхронность: Поддерживает асинхронное выполнение задач, что позволяет обрабатывать множество задач параллельно.
🔵Простота использования: Имеет интуитивно понятный API, что делает ее доступной для разработчиков любого уровня.
🔵Поддержка брокеров сообщений: Поддерживает несколько брокеров сообщений, включая RabbitMQ и Redis, для обмена сообщениями между компонентами системы.
🔵Расширяемость: Благодаря своей модульной архитектуре, Dramatiq легко расширяется с помощью плагинов и middleware.

➡️Установка библиотеки: pip install dramatiq

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться