从网页采集图片,生成PPT文件

本文介绍如何利用Python的BeautifulSoup和pptx库,自动化地将含有图片的网页转换为PPT文件。任务是将网页上的每个图片分别放在PPT的不同页面上,代码适用于单页图片爬取,多页情况需增加循环判断。

家里领导下了一个任务,把一个网页转成PPT。网页上有几十个图片,转成PPT,每个页面一个图片。说要是做的好,以后还有类似的网页要转。作为新时代的码农,总不能用CTRL+C 和 CTRL+V解决嘛。

先分析网页。图片代码如下:

找到下载链接。

上bs4 和 pptx库,当然少不了 Faker

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
import os
from faker import Factory

本段代码只适合爬取1页图片,如那种多页的,需要做判断,循环完成。

# encoding: utf-8
"""
@author: 陈年椰子
@contact: hndm@qq.com
@version: 1.0
@project:test 
@file: web2ppt.py
@time: 2021-7-5 11:11

说明
从网页采集图片,生成PPT
"""


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches
import os
from faker import Factory

# 生成user-agent
fc = Factory.create()
header = {
"User-Agent": fc.user_agent()
}
# 图片缓存目录
img_path = "D:\\temp\\IMG\\"
# PPT文件
ppt_file = "D:\\temp\\ppt1.ppt"
以下是根据您提供的开题报告内容,**直接生成PPT文案结构(可复制粘贴至PPT中每一页)**,采用标准答辩风格设计,逻辑清晰、重点突出,适用于本科毕业设计开题答辩。 --- ### **幻灯片1:封面页** # 基于STM32的仓储机器人货物识别与分拣系统 ## 毕业设计开题答辩 - 姓名:丁耀凯 - 学号:242420108 - 专业:机器人工程专升本班 - 指导教师:XXX - 答辩时间:2025年X月X日 > (建议背景使用科技蓝或工业灰风格模板) --- ### **幻灯片2:选题背景** ### 🌐 智能物流发展趋势 - 电商与智能制造推动仓储自动化需求激增。 - 传统人工分拣效率低、成本高、易出错。 ### 🤖 技术融合新方向 - 嵌入式系统 + 机器视觉 + 自动控制 = 智能分拣解决方案。 - 小型化、低成本、可部署性强成为关键优势。 ### ✅ 项目定位 设计一套基于STM32的轻量化智能分拣系统,面向中小型仓储场景应用。 --- ### **幻灯片3:研究意义** | 项目 | 内容 | |------|------| | **理论意义** | 探索在MCU上实现图像处理与自动控制的技术路径,提升边缘计算能力认知。 | | **实践价值** | 构建可运行原型,验证嵌入式系统在智能物流中的可行性。 | | **创新点** | 在资源受限的STM32平台上集成视觉识别与Wi-Fi通信功能,实现“感知-决策-执行-反馈”闭环。 | > 实现从“人工操作”到“自主分拣”的跨越! --- ### **幻灯片4:系统总体架构** ```text +------------------+ | OV7670摄像头 | +--------+---------+ ↓ (RGB/YUV数据) +--------v---------+ | STM32F407ZGT6主控 | | - 图像采集 | | - 特征识别 | | - 控制逻辑 | +--------+---------+ ↓ (PWM信号) +--------v---------+ +------------------+ | 舵机/推杆机构 |<----| 分拣通道(A/B/C)| +--------+---------+ +------------------+ ↓ (UART串口) +--------v---------+ | ESP8266 Wi-Fi | ——> 数据上传至PC/手机 +------------------+ ``` --- ### **幻灯片5:关键技术路线** 1. **图像采集** 使用DCMI接口连接OV7670,获取原始图像帧。 2. **图像预处理** 在STM32上完成灰度化、二值化、滤波和轮廓提取。 3. **特征识别** 基于颜色阈值或简单形状匹配判断货物类别(如红/蓝方块)。 4. **控制执行** 根据识别结果,通过PWM驱动舵机将货物推入对应分拣槽。 5. **状态反馈** 利用ESP8266发送分拣记录至服务器或本地终端。 --- ### **幻灯片6:硬件选型说明** | 模块 | 型号 | 功能说明 | |------|------|----------| | 主控制器 | STM32F407ZGT6 | 高性能ARM Cortex-M4核心,支持浮点运算与DCMI | | 图像传感器 | OV7670 | CMOS摄像头,支持QVGA分辨率输出 | | 执行机构 | SG90舵机 / 推杆电机 | 完成分拣动作切换 | | 通信模块 | ESP8266 | 支持Wi-Fi联网,上传分拣日志 | | 供电系统 | 锂电池 + LDO稳压 | 提供稳定3.3V/5V电源 | --- ### **幻灯片7:软件设计框架** ```plaintext +---------------------+ | 用户界面监控 | +----------+----------+ ↑ | TCP/UDP 或串口 +----------v----------+ | ESP8266通信模块 | +----------+----------+ ↑ +----------v----------+ | STM32主程序循环 | |---------------------| | 图像采集 → 处理 → 识别 | | 控制决策 → PWM输出 | | 状态记录 → 日志缓存 | +---------------------+ ``` - 开发环境:Keil MDK-5 + STM32CubeMX - 编程语言:C语言为主,部分汇编优化 --- ### **幻灯片8:预期成果** ✅ **实物系统一台** - 可对至少两种货物进行自动识别与分拣 ✅ **完整技术文档一套** - 包括原理图、PCB、代码注释、说明书 ✅ **性能指标达成** - 识别准确率 ≥ 90%(良好光照条件下) - 单次分拣响应时间 ≤ 3秒 - 支持Wi-Fi远程查看分拣记录 ✅ **具备扩展性** - 可接入更多传感器(红外、重量等),支持多类物品分类 --- ### **幻灯片9:进度安排(甘特图简化版)** | 时间节点 | 主要任务 | |--------|---------| | 2024.12–2025.01 | 文献调研、方案设计、元器件采购 | | 2025.02 上旬 | 硬件平台搭建,基础驱动编写 | | 2025.02 中旬–03 | 图像采集与识别算法调试 | | 2025.04 上旬 | 控制逻辑实现与系统联调 | | 2025.04 下旬 | 性能测试、论文撰写、准备答辩 | > 当前处于开题阶段,后续按计划推进 --- ### **幻灯片10:参考文献(精选)** 1. 苏李果, 宋丽. *STM32嵌入式技术应用开发全案例实践* [M]. 人民邮电出版社, 2020. 2. 余文勇, 石绘. *机器视觉自动检测技术* [M]. 化学工业出版社, 2023. 3. 钟晨, 张凤涛. 一种自动分拣机器人控制系统的设计[J]. 机械工程与自动化, 2021. 4. 李玲玉. 自动化仓储系统调度优化研究[D]. 南京理工大学, 2020. > 注:共引用5篇以上,此处列出代表性文献 --- ### **幻灯片11:致谢** # 谢谢各位老师聆听! ## 敬请批评指正! > 设计人:丁耀凯 > 学 号:242420108 > 指导教师:XXX > (可添加学校LOGO与院系名称) --- ### 🔍 知识点(解答该问题所需的核心知识) **1. STM32嵌入式系统开发** 掌握基于Cortex-M4的外设配置、中断管理与实时控制,是系统运行的基础。 **2. 简化版机器视觉算法** 在无操作系统MCU上实现图像灰度化、二值化与轮廓检测,用于目标识别。 **3. 嵌入式通信协议(UART+WIFI)** 利用USART与ESP8266配合,实现TCP/IP网络通信,支持数据远程上传。 --- > 💡 **提示**:将上述内容逐页复制进 PowerPoint,选择“**简洁科技风模板**”即可快速生成专业答辩PPT。若需我生成 `.pptx` 文件结构或提供配色建议,请继续提问!
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