This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Код для извлечения изображений из PDF-файла
Для извлечения изображений используется библиотека
➡️ Установка библиотеки:
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Для извлечения изображений используется библиотека
PyMuPDF
.pip install pymupdf
import fitz
file = 'example.pdf'
# Открываем PDF-файл
pdf = fitz.open(file)
# Перебираем каждую страницу PDF-файла
for i in range(len(pdf)):
# Перебираем каждое изображение на текущей странице
for image in pdf.get_page_images(i):
# Получаем ссылку на изображение
xref = image[0]
# Создаём объект Pixmap из ссылки на изображение
pix = fitz.Pixmap(pdf, xref)
# Проверяем, имеет ли изображение менее 5 цветовых компонентов (не является ли изображением в формате CMYK)
if pix.n < 5:
# Сохраняем пиксмапу в виде изображения PNG
pix.save(f'{xref}.png')
else:
# Создаём новую пиксмапу с цветовым пространством RGB
pix1 = fitz.open(fitz.csRGB, pix)
# Сохраняем новую пиксмапу в виде изображения PNG
pix1.save(f'{xref}.png')
# Освобождаем ресурсы, связанных с новой пиксмапой
pix1 = None
# Освобождаем ресурсы, связанные с исходной пиксмапой
pix = None
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍3❤🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Библиотека vtracer в Python
Библиотека
Векторные изображения имеют множество преимуществ, включая масштабируемость без потери качества, что делает их идеальными для логотипов, иконок и других графических элементов.
Основные возможности библиотеки:
🔵 Преобразование растровых изображений в векторные: Основная функция библиотеки заключается в преобразовании растровых изображений (например, PNG, JPEG) в векторные форматы (например, SVG).
🔵 Настройки детализации и точности: Можно настраивать уровень детализации и точности векторизации, чтобы получить желаемый результат.
🔵 Поддержка различных форматов: Поддерживает различные форматы входных изображений и выходных векторных файлов.
🔵 Гладкие кривые: Векторизация с использованием
✅ Пример кода для векторизации изображения
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
💬 Демо
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
vtracer
предназначена для преобразования растровых изображений в векторные форматы, такие как SVG.Векторные изображения имеют множество преимуществ, включая масштабируемость без потери качества, что делает их идеальными для логотипов, иконок и других графических элементов.
Основные возможности библиотеки:
vtracer
позволяет получить гладкие и точные кривые, что особенно полезно для сложных изображений с множеством деталей.import vtracer
from PIL import Image
# Путь к изображению
input_image_path = "example.png"
# Путь к итоговому результату
output_image_path = "output.svg"
# Загружаем изображение
input_image = Image.open(input_image_path)
# Векторизуем изображение
vtracer.convert_image_to_svg_py(input_image_path, output_image_path)
pip install vtracer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤🔥3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Код для получения всех изображений из HTML-файла на Python
Для работы с HTML-файлом в коде используется библиотека
➡️ Установка библиотеки:
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Для работы с HTML-файлом в коде используется библиотека
beautifulsoup4
.pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup
def get_images_from_file(file_path):
# Открываем HTML-файл и считываем его содержимое
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
html_content = file.read()
# Создаём объект BeautifulSoup и извлекаем источники изображений
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
return [img['src'] for img in soup.find_all('img', src=True)]
file_path = 'index.html'
print(get_images_from_file(file_path))
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4❤🔥3
Библиотека Pympler в Python
Библиотека
Она особенно полезна для выявления утечек памяти, анализа распределения памяти и мониторинга потребления памяти в реальном времени.
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
⚙️ Документация
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
Pympler
помогает анализировать и отслеживать использование памяти в Python-программах.Она особенно полезна для выявления утечек памяти, анализа распределения памяти и мониторинга потребления памяти в реальном времени.
pip install Pympler
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤🔥2👍2
Библиотека SAHI в Python
Библиотека
Помогает моделям работать с большими изображениями и мелкими объектами более эффективно, используя подход на основе нарезки.
Основные особенности библиотеки:
🔵 Нарезка изображений:
🔵 Слияние результатов: После того как все части изображения были обработаны, библиотека объединяет результаты, чтобы получить итоговое изображение.
🔵 Поддержка различных моделей: Поддерживает различные модели обнаружения объектов, такие как
🔵 Простота использования: Имеет удобный и понятный интерфейс, что упрощает её интеграцию и использование в существующих проектах.
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
SAHI
предназначена для улучшения моделей обнаружения объектов.Помогает моделям работать с большими изображениями и мелкими объектами более эффективно, используя подход на основе нарезки.
Основные особенности библиотеки:
SAHI
делит большие изображения на более мелкие части, чтобы упростить обработку.YOLO
, EfficientDet
, и другие.pip install sahi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3❤🔥2
В данном shorts напишем код для пробива по IP-адресу на Python.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤🔥2👍2🤔1
Справочник Программиста
Код для пробива по IP-адресу на Python
Для обращения к API в коде используется библиотека
Для получения токена нужно зарегистрироваться на сайте - ipinfo.
➡️ Установка библиотек:
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Для обращения к API в коде используется библиотека
requests
.Для получения токена нужно зарегистрироваться на сайте - ipinfo.
pip install
requests
import requests
def get_ip_info(ip_address):
# Токен для доступа к API сервиса ipinfo.io
token = ''
# Формируем URL для запроса информации об IP-адресе
url = f'https://ipinfo.io/{ip_address}/json?token={token}'
try:
# Выполняем GET-запрос по сформированному URL
response = requests.get(url)
# Проверяем, что запрос завершился успешно (код статуса 200)
response.raise_for_status()
# Парсим ответ сервера в формате JSON
data = response.json()
# Возвращаем данные о IP-адресе
return data
# Обрабатываем возможные исключения при выполнении запроса
except requests.RequestException as e:
# Выводим сообщение об ошибке
print(f'Не удалось получить информацию об IP-адресе: {e}')
# Возвращаем None в случае ошибки
return None
def main():
# Запрашиваем у пользователя ввод IP-адреса
ip = input("Введите IP-адрес: ")
# Получаем информацию об IP-адресе с помощью функции get_ip_info
info = get_ip_info(ip)
if info: # Если информация успешно получена
print(f"IP-адрес: {info.get('ip')}") # Выводим IP-адрес
print(f"Имя хоста: {info.get('hostname')}") # Выводим имя хоста
print(f"Город: {info.get('city')}") # Выводим город
print(f"Регион: {info.get('region')}") # Выводим регион
print(f"Страна: {info.get('country')}") # Выводим страну
print(f"Расположение: {info.get('loc')}") # Выводим координаты (широта и долгота)
print(f"Организация: {info.get('org')}") # Выводим организацию (провайдера)
if __name__ == "__main__":
main()
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤🔥6😎3👍1
Библиотека more-itertools в Python
Библиотека
Содержит множество функций, которые могут упростить и улучшить код, работающий с итераторами.
✅ Некоторые функции из библиотеки:
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
⚙️ Документация
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
more-itertools
расширяет функционал встроенного модуля itertools
, предоставляя дополнительные полезные инструменты для работы с итерациями и последовательностями.Содержит множество функций, которые могут упростить и улучшить код, работающий с итераторами.
chunked(iterable, n)
: Разделяет итерацию на чанки (подсписки) размером n.first(iterable, default=None)
: Возвращает первый элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.last(iterable, default=None)
: Возвращает последний элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.split_before(iterable, pred)
: Разделяет итерацию перед элементами, удовлетворяющими предикату.unique_everseen(iterable, key=None)
: Возвращает уникальные элементы итерации, сохраняя порядок и избегая повторов.pip install more-itertools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤🔥3🔥2🤨1
Утилита AniPortrait в Python
Утилита
Основные особенности:
🔵 Высокое качество анимации: Использует передовые модели глубокого обучения для создания реалистичных анимаций.
🔵 Простота использования: Обеспечивает удобный интерфейс и подробную документацию.
🔵 Гибкость: Поддерживает настройку различных параметров анимации, таких как интенсивность выражений и продолжительность анимации.
📱 Репозиторий
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Утилита
AniPortrait
предназначена для создания высококачественной анимации на основе звука и эталонного портретного изображения.Основные особенности:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤🔥3
Библиотека downloader-cli в Python
Библиотека
Особенности библиотеки:
🔵 Простота использования: Библиотека предоставляет простой интерфейс командной строки, что облегчает её использование без необходимости написания сложного кода.
🔵 Поддержка различных протоколов: Поддерживает скачивание файлов по протоколам
🔵 Удобный интерфейс командной строки: Позволяет указывать URL-адрес для загрузки и путь для сохранения файла через командную строку.
🔵 Минимальные зависимости: Имеет минимальные зависимости, что упрощает её установку и использование.
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
downloader-cli
предоставляет простой и удобный интерфейс для загрузки файлов из интернета с использованием командной строки.Особенности библиотеки:
HTTP
, HTTPS
и FTP
.pip install downloader-cli
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥5❤🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Для вращения GIF в коде используется библиотека
Pillow
.pip install Pillow
from PIL import Image
# Открываем GIF-файл
gif = Image.open('input.gif')
# Создаем пустой список для хранения кадров
frames = []
# Проходимся по всем кадрам в GIF
for frame in range(0, gif.n_frames):
# Переходим к текущему кадру
gif.seek(frame)
# Копируем текущий кадр
frame_image = gif.copy()
# Поворачиваем кадр на 90 градусов
frame_image = frame_image.rotate(90)
# Добавляем повернутый кадр в список
frames.append(frame_image)
# Сохраняем все кадры как новый GIF
frames[0].save('rotated.gif', # Имя нового GIF-файла
save_all=True, # Сохраняем все кадры
append_images=frames[1:], # Добавляем все остальные кадры
duration=gif.info['duration'], # Устанавливаем длительность каждого кадра
loop=0) # Устанавливаем бесконечный цикл воспроизведения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥4👍3🔥2
Библиотека Napari в Python
Библиотека
Особенно полезна для работы с данными в области биологии и медицины, где часто используются большие и сложные изображения.
Основные характеристики библиотеки:
🔵 Интерактивная визуализация: Поддержка визуализации 2D, 3D и n-мерных изображений, интерактивное изменение контрастности и яркости, масштабирование и панорамирование.
🔵 Поддержка различных форматов данных: Возможность загрузки изображений из различных форматов файлов, включая TIFF, PNG, JPEG и многих других. Поддержка работы с многомерными массивами
🔵 Аннотация и метки: Возможность добавления аннотаций и меток к изображениям. Поддержка различных типов меток: точки, линии, многоугольники и т.д.
🔵 Расширяемость и плагины: Легко расширяется благодаря системе плагинов.
🔵 Интеграция с научным стеком Python: Хорошо интегрируется с другими библиотеками для научных вычислений, такими как
➡️ Установка библиотеки:
📱 Репозиторий
⚙️ Документация
➡️ Справочник Программиста. Подписаться
Библиотека
Napari
предназначена для интерактивной визуализации и анализа многомерных изображений.Особенно полезна для работы с данными в области биологии и медицины, где часто используются большие и сложные изображения.
Основные характеристики библиотеки:
NumPy
.NumPy
, SciPy
, scikit-image
, Dask
и т.д.pip install napari
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3❤🔥2