机智程序员,用Python俘获了女神的芳心!

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载
与女神的赌约

小P是一名程序猿,暗恋公司女神A很久了。
但落花有意,流水无情。
可自从小P学习了Python,从此走上了逆袭高富帅,赢取白富美的成功之路。

女神最近买了华为最新出的mate30Pro 5G版,经常会在公司群里发一些新手机的高清照片。小P发现了女神这个爱好,决定和女神打一个赌,用Python俘获女神的芳心!

小P对女神说,经常在微信群里看到你发照片,咱们来打一个赌吧!
今天下班后,你选一个地方,对着天空拍一张照片。
然后在原地等我半个小时,我就会出现在你的身边。
如果我做到了,就代表我们彼此有缘,考虑做我女朋友好吗?

5847426-c07269bd89c0041c.jpg
曾经你对我爱答不理.jpg
转角遇到爱

女神自然是不信喽,但本着好奇与恶作剧的心态,下班专门坐车去了一个自己都比较陌生的地方,然后拍了一张天空的照片发给了小P。


5847426-e075cf85fc695b46.jpg
对着天空拍照

当小P坐在电脑边收到女神的照片后,马上开启了Pycharm,运行了早已准备好的一段代码。然后惊奇的事情发生了!


5847426-6d8778a0f5d9ba0d.png
照片地理位置分析

小P通过代码,解析除了女神拍照的经纬度,然后通过百度地图的逆地理编码功能,很快解析出了女神所处的位置。
骑上我心爱的小摩托,出发!!!20分钟后小P与女神转角相遇...
5847426-1d68a0fcd9f9da0b.jpg
如今我让你高攀不起.jpg

女神被这突如其来的缘分,惊得说不出话来,最终跟小P过上了没羞没臊的生活。
全剧终...

获取照片地理位置

故事到这里结束了,但是小P是如何通过代码解析到女神的具体位置呢?如果人人都可以通过照片解析他人的位置,岂不是乱了套了!别急,想通过代码解析微信发送的照片地理位置,需要满足以下几点要求:

  1. 他人通过发送原图,传递的照片
  2. 相机拍照时,默认设置了GPS定位
  3. 非iphone手机(iphone的地理位置,不会保存在照片中)

现在的手机在拍照时,默认都是打开GPS地位的。那么你只需要确认朋友手机不是iphone的,然后让他给你发送原图就OK了。
但照片属性中,只是保存了经纬度,我们如何能通过经纬度逆推地理位置呢?此时我们需要使用到百度地图的逆地理编码工具:


5847426-fb53bd7181b4b429.png
百度地图逆地理编码

接口很简单,我们简单注册后,创建一个针对地理位置解析的应用即可:


5847426-54a612a1f3a0b108.png
创建应用
小P的逆天代码

说了这么多,最终的逆天代码发布出来,让大家也学着小P去和女神创造一份属于彼此的缘分吧!

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @微信号   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2019/12/3 23:33
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : Meetlove.py

import requests
import exifread


class GetPhotoInfo:
    def __init__(self, photo):
        self.photo = photo
        # 百度地图ak
        self.ak = ''
        self.location = self.get_photo_info()

    def get_photo_info(self, ):
        with open(self.photo, 'rb') as f:
            tags = exifread.process_file(f)
        try:
            # 打印照片其中一些信息
            print('拍摄时间:', tags['EXIF DateTimeOriginal'])
            print('照相机制造商:', tags['Image Make'])
            print('照相机型号:', tags['Image Model'])
            print('照片尺寸:', tags['EXIF ExifImageWidth'], tags['EXIF ExifImageLength'])
            # 纬度
            lat_ref = tags["GPS GPSLatitudeRef"].printable
            lat = tags["GPS GPSLatitude"].printable[1:-1].replace(" ", "").replace("/", ",").split(",")
            lat = float(lat[0]) + float(lat[1]) / 60 + float(lat[2]) / float(lat[3]) / 3600
            if lat_ref != "N":
                lat = lat * (-1)
            # 经度
            lon_ref = tags["GPS GPSLongitudeRef"].printable
            lon = tags["GPS GPSLongitude"].printable[1:-1].replace(" ", "").replace("/", ",").split(",")
            lon = float(lon[0]) + float(lon[1]) / 60 + float(lon[2]) / float(lon[3]) / 3600
            if lon_ref != "E":
                lon = lon * (-1)
        except KeyError:
            return "ERROR:请确保照片包含经纬度等EXIF信息。"
        else:
            print("经纬度:", lat, lon)
            return lat, lon

    def get_location(self):
        url = 'http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?ak={}&output=json' \
              '&coordtype=wgs84ll&location={},{}'.format(self.ak, *self.location)
        response = requests.get(url).json()
        status = response['status']
        if status == 0:
            address = response['result']['formatted_address']
            print('详细地址:', address)
        else:
            print('baidu_map error')


if __name__ == '__main__':
    Main = GetPhotoInfo('微信图片_20191203180732.jpg')
    Main.get_location()
网络安全不容忽视

其实本来想通过这段代码写一篇《神探程序猿,带你千里捉小三》的文章,但考虑到给大家留一份美好,转而发了这篇故事。但通过这篇文章,大家也需要对网络安全有所警惕了!不要随便发送原图给你不熟悉的人,如需发送可以在照片中进行相关的编辑打码等操作,这样可以去除照片的地理位置信息。另外,朋友圈发布的图片,微信都做了转码处理,不用担心这点。愿天下程序员,大开脑洞,早日找到你心目中的女神!

The End

今天的内容就到这里,欢迎关注我的微信公众号【清风Python】谢谢。

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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