sht_3.range('A1').column_width=2.2sht_3.range('A1').row_height=15.6修改表三B1单元格颜色...
``` # Python script to download images in bulk from a website import requests def download_images(url, save_directory): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: images = response.json() # Assuming the API returns a JSON array of image URLs for index, image_url in...
# 1.打开文件 # - 路径: # 相对路径:'info.txt' # 绝对路径:'/Users/liuxiaowei/PycharmProjects/路飞全栈/day09/files/info.txt' # - 模式 # rb,表示读取文件原始的二进制(r, 读 read;b, 二进制 binary;) # 1.打开文件 file_object = open('files/info.txt', mode='rb') # 2.读取文件内容...
import hashlib import os import shutil from pathlib import Path def sync(source, dest): # Walk the source folder and build a dict of filenames and their hashes source_hashes = {} for folder, _, files in os.walk(source): for fn in files: source_hashes[hash_file(Path(folder) / fn...
在当前路径中创建一个名为images的新文件夹,并将输入图像放在此处。 在当前路径中创建另一个名为output的新空文件夹。YOLO 模型将在此处保存输出图像(检测到对象)。 在当前路径中创建一个.py脚本,复制粘贴以下代码并运行(或从当前路径的 Jupyter 笔记本单元运行) 在运行代码之前,请仔细检查文件夹结构是否完全如...
from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR() input_folder = 'input_images' output_folder = 'ocr_results' # 创建输出目录 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): ...
to get fast response from the server use small sizetry:#Create an AF_INET (IPv4), STREAM socket (TCP)tcp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)exceptsocket.error, e:print'Error occurred while creating socket. Error code: '+str(e[0]) +' , Error message : '+ e...
This code is also available inGitHub. Jupyter notebook ThisJupyter notebookfocuses on uploading images to your product environment. It walks you through: Installing and configuring Cloudinary. Creating an upload preset. Applying the preset to assets being uploaded. ...
pdfplumber.open("path/to/file.pdf") pdfplumber.load(file_like_object) 1. 2. 这两种方法都返回pdfplumber.PDF类的实例(instance)。 加载带密码的pdf需要传入参数password,例如:pdfplumber.open(“file.pdf”, password = “test”)
在前面的代码块中编辑path_to_training_images变量,以确保它与您先前在“生成用于人脸识别数据”的代码部分中定义的output_folder变量的基本文件夹匹配。 到目前为止,我们已经以有用的格式获得了训练数据,但是我们还没有创建人脸识别器或进行任何训练。 我们将在下一节中继续执行相同的脚本。 用EigenFace 执行人脸识别...