分享3个Python实战项目,点赞收藏

抖音用户主页数据爬虫实战:自动化获取点赞、收藏与分享数据 本文详细介绍了抖音用户主页数据爬虫的实战方法,重点解决自动化获取视频点赞、收藏与分享数据的核心挑战。通过分析抖音数据接口,结合DrissionPage工具实现自动化登录与会话维持,并演示了如何提取关键参数、构造请求、处理分页以及批量爬取多个博主数据,最终将结果保存为Excel文件。 阅读详情

今天小编来给大家介绍3个干货满满的计算机视觉方向的Python实战项目,主要用到的库有

  • opencv-python
  • numpy
  • pillow

要是大家所配置的环境当中没有这几个模块的话,就需要先用pip命令下载安装

pip install opencv-python numpy pillow

边缘检测

边缘检测的基本思想就是简化图像信息,使用边缘线代表图像所携带信息,而这次我们要用到的则是Canny边缘检测算子,在Opencv当中需要调用的是cv.canny()方法即可,代码如下

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('导入图像的路径',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
.........
plt.show()

output

将照片变成素描风格

我们最终要实现的目的在于将照片变成素描风格,大致的逻辑在于首先需要将图片变成灰色图像然后反转,在反转之后进行模糊化处理,代码如下

import cv2
img = cv2.imread("导入照片的路径")

## 将照片灰度化处理
gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
## 将灰度化的照片反转处理
inverted_gray_image = 255-gray_image
## 将反转的照片模糊化处理
blurred_inverted_gray_image
OpenCV-Python实战(21)——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署 将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题,部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用,只需要访问地址就可以访问应用,有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序,这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑,而不必处理低级细节(例如,协议、套接字或进程和线程管理等)。在本文中,将使用 Flask 框架,以构建计算机视觉 Web 应用程序,包括人脸检测项目等。 阅读详情

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