[Python Challenge通关]第12关 dealing evil

除了NTU RGB+D,还有哪些开源动作识别数据集值得一试?横向对比与选型建议 本文深入评测了动作识别领域的五大开源数据集,包括NTU RGB+D系列、Kinetics-700、UCF101和HMDB51,分析了它们在数据规模、模态丰富度和场景匹配度上的核心差异。针对骨骼识别、日常行为分析和医疗监测等不同应用场景,提供了详细的选型建议和实战策略,帮助开发者高效选择最适合的数据集。 阅读详情

evil1

挑战地址,点我

分析

页面上的图片像有明显的行间隔,安装上一关的方法尝试分割,没有什么结果。

搜索了一下,图片的主题是分牌,当前图片的 url 是 http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil1.jpg,

图片上牌被分成了 5 份,那么看下:
http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil2.jpg
http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil3.jpg
http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil4.jpg
http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil5.jpg

其中 http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil2.jpg 提示:

evil2

修改下 url http://www.pythonchallenge.com/pc/return/evil2.gfx 可以看到一堆乱码。

按照图片上的分牌提示,把这对乱码数据分成 5 份试下:

#!/usr/bin/env/ python3

import io
from PIL import Image

with open("evil2.gfx", "rb") as f:
    data = f.read()

for i in range(5):
    piece = data[i::5]
    im = Image.open(io.BytesIO(piece))
    with open("%d.%s" % (i, im.format.lower()), "wb") as f:
        f.write(piece)

得到了 5 张图片:

0.jpg
1.png
2.gif
3.png
4.jpg

每张图片上都有字符,dis,pro,port,ional,ity,最后一张上面的字符被划掉了。

前面 4 个组成一个单词 disproportional,替换 url 就是下一关的入口 http://www.pythonchallenge.com/pc/return/disproportional.html

参考资源:

  1. PIL.image 参考
python 12关挑战,看看你能过几关 第0关 计算2的38次方 >>> 2**38 274877906944 >>> pow(2,38) 274877906944 第1关 实现字母移位编解码 import string, sys a = string.ascii_lowercase b = a[2:] + a[:2] s = sys.stdin.read() print s.translate(string.maketrans(a, b)) 第2关 从一大段字符串中寻找只出现过一次的字符,并按原顺序输出。 阅读详情

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