grid() 方法相比 pack() 方法来说要更加灵活,以网格的方式对组件进行布局管理,让整个布局显得非常简洁、优雅。
详细介绍参考:http://blog.csdn.net/mingzznet/article/details/9172585
根窗体是图像化应用程序的根控制器,是tkinter的底层控件的实例。当导入tkinter模块后,调用 Tk()方法可初始化一个根窗体实例 root ,用 title() 方法可设置其标题文字,用geometry()方法可以设置窗体的大小(以像素为单位)。将其置于主循环中,除非用户关闭,否则程序始终处于运行状态。执行该程序,一个窗体就呈现出来了。在这个主循环的根窗体中,可持续呈现中的其他可视化控件实例,监测事件的发生并执行相应的处理程序
Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库。Python 使用Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。
当前流行的计算机桌面应用程序大多数为图形化用户界面(Graphic User Interface,GUI)。
我们编写的Python代码会调用内置的Tkinter,Tkinter封装了访问Tk的接口; Tk是一个图形库,支持多个操作系统,使用Tcl语言开发; Tk会调用操作系统提供的本地GUI接口,完成最终的GUI;
那么到这里,我相信大家对tkinter的简单使用就有一个大致的了解了。但是呢,人不可能一步登天。一个功能美观多样的app界面一定是由非常多的控件一点一点组成的,想要使用tkinter做出一个美观漂亮的ui界面我们还有很多路要走。那么我们以Lable开始,学习对tkinter各类控件的使用
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片,会使用到PIL这个图像处理库,并且编写算法来划分图像的皮肤区域
前面我们介绍了tkinter主窗口的一系列操作,本篇文章我们将介绍Label控件,Label(标签)控件,是 Tkinter 中最常使用的一种控件,主要用来显示窗口中的文本或者图像,并且不同的 Lable(标签)允许设置各自不同的背景图片。
对于按钮组件、菜单组件等可以在创建组件时通过command参数指定其事件处理函数。方法为bind;或者用bind_class方法进行类绑定,bind_all方法将所有组件事件绑定到事件响应函数上。
https://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6849193.html
目录 目录 前言 (一)基本用法和可选属性 ==1.基本用法== ==2.可选属性== (二)属性的具体实现和案例 ==1.常用属性== ==案例一== ==2.按钮里的图片== ==案例二== ==案例三== ==3.鼠标的样式== ==案例四== ==4.边框样式== ==案例五== (三)按钮的事件绑定 ==1.普通的Button绑定事件== ==案例六== ==2.传参数Button绑定事件== ==案例七== 目录 前言 Button小部件是一个标准的Tkinter的控件,用于实现各种按钮
pack() 是一种较为简单的布局方法,在不使用任何参数的情况下,它会将控件以添加时的先后顺序,自上而下,一行一行的进行排列,并且默认居中显示。pack() 方法的常用参数如下所示:
创建三个Button,各自对应回调函数;将第二个Button设置焦点,程序运行是按“Enter”,判断程序的打印结果
Python有很多GUI框架,但是Tkinter是Python标准库中唯一内置的框架。
1) 对表格图片应用深度学习进行图像分割,分割的目的是对表格线部分进行标注,分割类别是4类:横向的线,竖向的线,横向的不可见线,竖向的不可见线,类间并不互斥,也就是每个像素可能同时属于多种类别,这是因为线和线之间有交点,交点处的像素是同属多条线的。
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
声明:本篇文章为转载自https://www.jianshu.com/p/91844c5bca78,在原作者的基础上添加目录导航,旨在帮助大家以更高效率进行学习和开发。
GUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python 3以前的版本中名为Tkinter),从这个名字就可以看出它是基于Tk的,Tk是一个工具包,最初是为Tcl设计的,后来被移植到很多其他的脚本语言中,它提供了跨平台的GUI控件。当然Tk并不是最新和最好的选择,也没有功能特别强大的GUI控件,事实上,开发GUI应用并不是Python最擅长的工作,如果真的需要使用Python开发GUI应用,wxPython、PyQt、PyGTK等模块都是不错的选择。
为了将一张灰度图变成一张二值图,我们需要设定一个阈值。我们希望找到一种自动方法,对于各种不同情况(例如:不同的光照情况,或者,不同的物体表面反射性质),它都能够自适应地进行处理。对于这个问题,一种处理方式是:只分析图像中灰度值的情况,而不去管图像单元的位置。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件,无非就是表格和文档,其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中,Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求:将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel,既低效又容易出错。近年来,在深度学习的加持下,OCR (Optical Character Recognition,光学
最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张图片,目测是excel表格的截图,就像下面这样:
Tkinter 作为 Python 的标准库,是非常流行的 Python GUI 工具,同时也是非常容易学习的,今天我们就来开启 Tkinter 的入门之旅
问题来源:前一阵发过一个技术文章Python编写抽奖式随机提问程序,其中有个弹出式对话框,好像上海科技大学宋老师在群里当时问了一句对话框中中奖姓名是否能显示的大一些,如图: 当时记得标准的tkinte
故事的起因在于和一个朋友的聊天,他拜托我帮他看看一个系统的操作界面代码,然后我就想啊,能不能干脆我自己来写一个简单的操作界面呢?
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件,将音频文件分割并追加到片段,使用不同的数据创建混合音频文件,操纵声音等级,应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
对图片的像素值进行加减,在图片相加的时候为避免出现大于255的值,可以对两者图片进行加权处理。图片相减的时候,差值小于0时可以直接取0,当然也可以取绝对值。
我们上篇文章完成了对TT下视摄像头的测试,以及相应的使用了内置的RC指令,完成了对飞行器的实时控制。
大一时参加2017年全国大学生电子设计竞赛时,当时第一次接触 Python 和 OpenMV,这是当时写下的学习笔记。后来随着硬盘损坏,这份笔记文档也消失了,幸得队友替我收藏了这份笔记。现在把这份笔记放到公众号这里,方便日后查阅,同时也分享给所有有兴趣的人。
本文要点在于Python内置函数和扩展库pillow的用法。图像空域融合的主要思路是:把所有含有随机噪点的临时图像中对应位置像素值的平均值作为最终像素值,生成结果图像,这样可以很大程度上消除随机噪点。 from random import randint from PIL import Image #根据原始24位色BMP图像文件,生成指定数量含有随机噪点的临时图像 def addNoise(fileName, num): #这里假设原始图像为BMP文件 if not fileName.endswith
① 设置获取参数解码选项 : 设置解码时的 BitmapFactory.Options 对象的 inJustDecodeBounds 为 true ,
参考一:https://www.cnblogs.com/monsteryang/p/6558904.html 参考二:https://blog.csdn.net/yingshukun/article/details/53983812 参考三:https://blog.csdn.net/C_Creator/article/details/52383334
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
Button 控件是 Tkinter 中常用的窗口部件之一,同时也是实现程序与用户交互的主要控件。通过用户点击按钮的行为来执行回调函数,是 Button 控件的主要功用。首先自定义一个函数或者方法,然后将函数与按钮关联起来,最后,当用户按下这个按钮时,Tkinter 就会自动调用相关函数。
tkinter 可以用来创建完整的应用程序,比如简单的字处理软件,还有简单的绘图软件。 一、创建一个可以点的按钮 用tkinter创建一个带按钮的简单程序,代码如下: >>> from tkinter import* >>> tk = Tk() >>> btn = Button(tk,text = "click me") >>> btn.pack() 在第一行上,我们引入了 tkinter 模块的内容。用 from 模块名 import* 就可以在不用模块名字的情况下使用模块的内容了。 下面是我们创建的按钮
01 Tkinter Tkinter模块是Python的标准Tk GUI工具包的接口,它并不是必须掌握的,但是掌握一个Python的标准图形库还是非常有意思的一件事。 它可以跨平台运行在Windows,Linux和Mac等系统上。 这篇文章不会介绍如何灵活地运用Tkinter,而是阐述Tkinter这个库包括什么,它能干什么! 02 第一个Tk-GUI from tkinter import * root=Tk() root.title('first tk gui') root.geometry('
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库? 问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好的特性: 1、它是纯Python编写的,没有第三方依赖,只使用内置模块!(如果你想把动画嵌入图片,那么你需要PI
前端优化有很多,图像优化也是其中的一部分。无论是渐进增强还是优雅降级,图像优化成为了开发上不可忽视的一部分。 知其然,须知其所以然 图像优化的前提是需要了解图像的基本原理。常规的图像格式分为矢量图和位图。 原理: 矢量图形使用线、点和多边形来表示图像。 光栅图形,也可以成为位图,通过对矩形格栅内的每个像素的值进行编码表示图像。 矢量格式适用于简单形状图形,并且变换颜色方便,仅通过 CSS 中的 fill 属性便可以改变颜色。并且在多大的缩放下都能保证清晰,矢量格式不能满足复杂的图像,例如照片,高
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取,代码如下 def roi_test(src): #第一个参数,高度范围,第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
本文旨在用python实现无边框的进度条,并在其基础上加了图片,体现了某程序加载动画的效果
数字图像的诞生并不是与计算机的发展完全相关,第一次世界大战结束后的第二年,数字图像被发明并用于报纸行业。为了当时传输此图像,发明了Bartlane电缆图像传输系统。主要是为了从英国伦敦连接到美国纽约。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域,这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后,我们也必须识别它。
得益于Python科学计算Numpy模块,我们可以把图像转换为拥有三个维度的像素ndarray数组。因此可以通过ndarray数组对图像进行处理。本小节介绍的是ROI。
如果仅仅是普通的合成,例如一个底图和一个PNG水印图片合成,直接使用canvas的drawImage()方法即可,语法如下:
Image是pillow库中一个非常重要的模块,提供了大量用于图像处理的方法。使用该模块时,首先需要导入。 >>> from PIL import Image 接下来,我们通过几个示例来简单演示一下这个模块的用法。 (1)打开图像文件 >>> im = Image.open('sample.jpg') (2)显示图像 >>> im.show() (3)查看图像信息 >>> im.format #查看图像格式 'JPEG' >>> im.size #查看图像大小,格式为(宽度, 高度) (200, 100
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时,错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下,这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵,甚至只是一些小孔,但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时,表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样,因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此,如果我们能对提取的表格进行少量修改,大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别,导致不良的识别率,因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 一、介绍 批量文字识别(OCR)是Python办公自动化的基本操作,应用在我们工作生活中的方方面面,比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多,比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库,用于识别图像中的文字并输出为文本,支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法,识别模型为CRNN,由3个组件组
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