最近遇到了一个需求，就是对图片进行色彩风格转换，让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现。
注：gif动图上传有1M限制，这个图被压缩了91.83%，原图更酷炫，看文末视频。
前些天说到基础入门教程的时候，我们画了多边形，今天写一个简单点的教程，我们基于多边形做一个彩色色阶的蜘蛛网。
这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。 那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：
python慢画炫彩圆圈_pygame绘画与动画 import pygamefrom pygame.locals import *import mathimport colorsyspygame.init()screenWidth,screenHeight=480,360screenCenterx,screenCentery = screenWidth//2 -1 ,screenHeight//2 - 1screen = pygame.display.set_mode((screenWidth,screen
20世纪非传统的数学家Benoit Mandelbrot在1975年从拉丁词fractus(意思是不规则的或破碎的)创造了分形这个词。
首先，这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
torchvision.models[4] 里包含了许多模型，用于解决不同的视觉任务：图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。
我的博客已迁移到xdoujiang.com请去那边和我交流 一、基础环境 1、角色、ip、版本、内核 serverA 10.1.10.117 3.2.0-4-amd64 7.8 python readline rlcompleter python-2.7.3 二、python tab键自动补齐命令安装 1、安装python apt-get -y install python 2、查看下目前已安装的模块 python Python 2.7.3 (default, Mar 13 2014, 11:03:55
如上图所示， 物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体，并且框出其在图像中的位置。
笔者遇到的这种拼图验证码实际上是多个小碎片经过重新组合成的一张整体，首先要在网站上抓取这种小碎片图片并下载到本地
上一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(三)：模型训练》中介绍了如何使用yolov3训练我们自己的物体检测模型，本篇文章将重点介绍如何使用我们训练好的模型来检测图片或视频中的物体。
ETE能做什么 A Python framework for construction, analysis and visualization of trees. 安装和使用 conda安装 # Install Minconda (you can ignore this step if you already have Anaconda/Miniconda) wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh -
快乐橙、伤心紫，姨妈红，鸡屎绿…直男眼里没什么区别的颜色，在女生眼里各种色调、质地细微的区别都能分析一清二楚。
opencv中读入、显示、写出图片：cv2.imread()， cv2.imshow()， cv2.imwrite()
dummy_threading：threading模块的替代（当_thread不可用时）
U-Net是Kaggle比赛非常青睐的模型，简单、高效、易懂，容易定制，可以从相对较小的训练集中学习。来看几个变形：
今天给大家介绍一下200多个Python标准库，让大家对Python标准库有一个大致的认识。
让用户提交 Python 代码并在服务器上执行，是一些 OJ、量化网站重要的服务，很多 CTF 也有类似的题。为了不让恶意用户执行任意的 Python 代码，就需要确保 Python 运行在沙箱中。沙箱经常会禁用一些敏感的函数，例如 os，研究怎么逃逸、防护这类沙箱还是蛮有意思的。
个人感觉SSTI有点难度且繁琐的..哎，还是有好多不会的，只能参照着师傅的解法尝试复现一下。
Python标准库，是Python程序员应该熟悉了解的又一个宝库。Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛。简要描述如下：
引言：这里是我做的攻防世界-misc-基础题的一些writeup，希望能够大家一些参考，部分解题思路借鉴了其他博主，如果哪些地方有问题或更好的思路，可以一起探讨。 所用环境以及做题思路只在当时写下writeup时适用，若之后做出改动可与我联系，做出相应更改。
原文：Github 项目- 基于YOLOV3 和 DeepSort 的实时多人追踪 - AIUAI
在本章中，我们将继续讨论图像处理与深度学习的最新进展。我们将特别处理一些问题，并将尝试使用深度 CNN 的深度学习来解决这些问题
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。
下面是programcreek通过分析大量开源代码，提取出的最常用的python库。
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