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介绍:关注Python编程技术和运用

Python制作表情包还能去掉马赛克?教程在手,看片无忧。

2018-06-14 08:30 Python编程

在去马赛克教程之前我们先来说说表情包斗图这点事,有没有遇到这种时刻:朋友不断发来有趣又生动的表情包,连连霸屏你的聊天记录,你却半天才发出一句话,无图抵抗的囧态?今天小编教你一招逆袭!

本招瞬间秒杀你的斗图好友!表情包不仅仅是一张图片,一张动图,更是一种精神,是我们生活中的调味剂,慢慢一张张去寻找存在、保存再发送,是不是好累好麻烦?想想算了,斗图斗不过,打字也不想打,等着被KO?python在手,斗图无敌手!小编来救你(坏笑ing)



首先,用scrapy框架爬取某表情网站表情图,源码附赠:
(本文源码和部分图片引用自:
https://www.52pojie.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=698696  


import scrapy

import os,sys

import requests

import re

class scrapyone(scrapy.Spider):

name = "stackone"

start_urls = ["http://qq.yh31.com/ql/bd/"]

def parse(self,response):

hrf=response.xpath('//*[@id="main_bblm"]/div[2]/dl/dd/li')

for li in hrf:

item={}

href=li.xpath('a/@href').extract()

hreftext=li.xpath('a/text()').extract()

full_url = 'http://qq.yh31.com'+ ''.join(list(href))

hreftext=''.join(list(hreftext))

#文件夹名称

if hreftext=='>更多>':

continue

path = 'C:GIF'

if not os.path.exists(path):

os.makedirs(path)

item['dirname']=hreftext

yield scrapy.Request(url=full_url,meta={'key':item},callback = self.parse1)

def parse1(self,response):

ite={}

full_url=[]

url1 = response.xpath('//*[@id="pe100_page_infolist"]/a[2]/@href').extract()

url2 = response.xpath('//*[@id="pe100_page_infolist"]/a[2]/@href').re('d+')

url1 = ''.join(url1)

url1 = url1.split('_')

url2 = ''.join(url2)

ite['dirn']=response.meta['key']['dirname']

for i in range(1,int(url2)+1):

full_url='http://qq.yh31.com'+url1[0]+'_'+str(i)+'.html'

#print(full_url)

yield scrapy.Request(url=full_url,meta={'key1':ite},callback = self.parse2)

def parse2(self,response):

p1=response.meta['key1']['dirn']

resp = response.xpath('//*[@id="main_bblm"]/div[1]/li/dt/a')

path = 'C:GIF\'+''.join(p1)

if not os.path.exists(path):

os.makedirs(path)

for lst in resp:

alt = lst.xpath('img/@alt').extract()

src = lst.xpath('img/@src').extract()

src = 'http://qq.yh31.com'+ ''.join(list(src))

alt = ''.join(list(alt))

html=requests.get(src)

with open(path+'\'+alt+'.gif', 'wb') as file:

file.write(html.content)



脚本执行方式:cmd-->切换到脚本所在目录-->scrapy runspider xxxx.py


最终成效


执行后会自动根据GIF分类在c:gif文件夹下建立相应文件夹存储gif图片,想发那张发哪张,那么对于那些图片上的马赛克,你有没有很苦恼?如果上面的表情包爬取还不够满足你,那么接下来,教你如何去掉图片马赛克,先来看看效果图:

厉害不?

其实技巧是利用了Python中OPenCV的优势,标定马赛克的特征,使用CV2.inRange二值化标识马赛克对图片进行二值化处理;代码如下:



其次,使用OPenCV的dilate方法,扩展特征的区域,优化图片处理效果;  


最后使用inpaint方法,把噪声的mask作为参数,推理并修复图片。python功能如此强大!想知道python还有什么厉害之处吗?


Python还有什么用?


Python除了极少的事情不能做之外,其他基本上可以说全能,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。


Python是解释语言,程序写起来非常方便,写程序方便对做机器学习的人很重要。


Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样。


Python效率超高,解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇。


Python在手,就业无忧!


如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,逐步由底层向高层推动“全民学Python”,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。


Python岗位年薪至少在10-20w之间,且除了北、上、广、深外,杭州和合肥等二、三线城市的待遇正在与一线城市持平。


未来,无论你身处何地,都能享受到全国人工智能、Python“一盘棋”带来的“市场发展红利”。顺应潮流的风向标,Python人工智能工程师发展前途广阔。


Python人工智能学什么?


本套课程基于当下最热门的人工智能与数据科学为背景,结合当下热门项目,使用数据领域主流语言python作为课程的实战工具,旨在帮助学员快速掌握python数据科学与人工智能领域最核心算法与案例实战。课程基于windows环境进行讲解与代码演示,需要同学们搭建Python环境,推荐根据课时(使用Anaconda搭建python环境)来进行python和其依赖库的安装。


学完之后从业方向

  • 数据分析师

  • 机器学习工程师

  • 数据挖掘领域

  • 爬虫工程师

  • 人工智能算法工程师

  • 计算机视觉工程师

  • 自然语言处理工程师


课程大纲简介


第一阶段:Python语言及其数据领域工具包使用


本阶段旨在帮助大家快速掌握数据领域最常用的语言和工具包使用方法,全程实战!


第二阶段:Python网络爬虫


本阶段从零开始带领大家一步步爬取丰富的页面数据,自己动手丰衣足食!


第三阶段:机器学习算法与案例实战


本阶段注重机器学习算法原理推导,从零开始讲解每一个复杂的机器学习算法,基于真实数据集进行案例实战!


第四阶段:数据挖掘实战


本阶段从实战出发,以实际问题为目标建立机器学习模型,从零开始完成一系列实战任务!


第五阶段:深度学习原理与框架


本阶段从神经网络基础开始讲起逐步进军AI高级网络架构,结合深度学习最主流框架tensorflow与caffe进行案例实战。


第六阶段:深度学习项目实战:


本阶段结合当下最热门AI技术,使用真实数据基于框架进行项目实战。



项目实战必不可少,在本套课程体系中,至少上手十个实战项目,学以致用,更好的配合工作项目。以下是部分项目截图。

的配合工作项目。以下是部分项目截图。







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  • 锐化逻辑思维

  • 展示你能够学习新事物的能力

  • 强化对大数据分析的能力

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精通Python语言

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