Python 凭借语法的易学性,代码的简洁性以及类库的丰富性,赢得了众多开发者的喜爱。
下面我们来看看,用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能?
百度飞桨 paddlepaddle 是百度开源的深度学习工具,其功能强大,基于该工具我们可以实现很既有趣又有用的功能。
在使用之前,我们肯定要先安装喽。
安装完成后,我们来体验几个有趣的项目批量抠图批量获取指定目录下的图片,然后通过 paddlehub 训练好的模型进行批量抠图处理Output:
我们可以看到,经过处理之后的图片自动保存在目录 humanseg_output 下面
整体来看,抠图效果还是非常棒的!
注意:如果执行代码没有生成对应的 out 文件夹,可以重新手动安装模型再尝试
飞浆同样有很强的自然语言处理能力,在处理文字情绪识别方面也非常突出
Output:
可以看出,文字情绪的识别还是非常准确的,当然我们这里语料比较少,在大语料、更复杂的语言环境下,飞浆的表现如何还有待验证。
当今社会人脸识别可以说是随处可见,口罩似乎也成为我们日常出现必备的条件,飞浆工具也增加了口罩识别功能,我们来看看
face.jpg 如下
Output:
可以看出,已经判断出超过99%的概率,该张图片是没有佩戴口罩的
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步,它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口
可以看到人脸关键点已经标注出来,并且把检测后的图片自动存储在 face_landmark_output 目录下
OpenCV 作为最为著名的计算机视觉工具,基于它我们也可以做很多有趣的事情 首先我们安装好 OpenCV 库
在当今社会,谁还没有一个两个猫主子呢,高冷的猫咪往往会得到人们特殊的爱戴!
我们也习惯了人脸识别,今天就通过几行代码来看看猫脸识别是怎么的呢
首先我们到安装目录下提取锚链识别 XML 分类器,具体目录如下
我们复制 haarcascade_frontalcatface.xml 到自己的项目下即可
Output:
获取摄像头人脸
我们编写一个获取实时动态视频流的代码,实时获取当中的人脸信息
注意这里使用的分类器是 haarcascade_frontalface_default.xml,可不要用错哦
Output:
自行在自己的电脑上尝试下哦~
在很多时候,尤其是在线聊天时,输了什么也不能输掉斗图啊,下面的代码可以快速生成动图,在和朋友的斗图当中,得胜的把握又增加了
Output:1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 将256灰度映射到70个字符上
def get_char(r,g,b,alpha = 256):
if alpha == 0:
return ' '
length = len(ascii_char)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
unit = (256.0 + 1)/length
return ascii_char[int(gray/unit)]
im = Image.open(IMG)
im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST)
txt = ""
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))
txt += '\n'
print(txt)
#字符画输出到文件
with open(OUTPUT,'w') as f:
f.write(txt)
Output:
好了,这就是今天分享的内容,如果喜欢,就点个赞吧~
在这里给大家分享一些免费的课程供大家学习,下面是课程里面的截图,扫描最下方的二维码就能全部领取。
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。
实践是检验真理的唯一标准。这里的压缩包可以让你再闲暇之余帮你提升你的个人能力。
好啦今天的分享就到这里结束了,快乐的时光总是短暂呢,想学习更多课程的小伙伴不要着急,有更多惊喜哦~