本文实例讲述了python实现根据图标提取分类应用程序,分享给大家供大家参考。
具体方法如下:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import Image import win32ui import win32gui def make_regalur_image(img, size = (256, 256)): return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(img, part_size = (64, 64)): w, h = img.size pw, ph = part_size assert w % pw == h % ph == 0 return [img.crop((i, j, i+pw, j+ph)).copy() \ for i in xrange(0, w, pw) \ for j in xrange(0, h, ph)] def hist_similar(lh, rh): assert len(lh) == len(rh) return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r))/max(l, r)) for l, r in zip(lh, rh))/len(lh) def calc_similar(li, ri): # return hist_similar(li.histogram(), ri.histogram()) return sum(hist_similar(l.histogram(), r.histogram()) for l, r in zip(split_image(li), split_image(ri))) / 16.0 def calc_similar_by_path(lf, rf): li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf)) return calc_similar(li, ri) def make_doc_data(lf, rf): li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf)) li.save(lf + '_regalur.png') ri.save(rf + '_regalur.png') fd = open('stat.csv', 'w') fd.write('\n'.join(l + ',' + r for l, r in zip(map(str, li.histogram()), map(str, ri.histogram())))) # print >>fd, '\n' # fd.write(','.join(map(str, ri.histogram()))) fd.close() import ImageDraw li = li.convert('RGB') draw = ImageDraw.Draw(li) for i in xrange(0, 256, 64): draw.line((0, i, 256, i), fill = '#ff0000') draw.line((i, 0, i, 256), fill = '#ff0000') li.save(lf + '_lines.png') def getIcon(filename): large, small = win32gui.ExtractIconEx(filename,0)# win32gui.DestroyIcon(small[0]) hdc = win32ui.CreateDCFromHandle( win32gui.GetDC(0) ) hbmp = win32ui.CreateBitmap() hbmp.CreateCompatibleBitmap( hdc, 32, 32 ) hdc = hdc.CreateCompatibleDC() hdc.SelectObject( hbmp ) hdc.DrawIcon( (0,0), large[0] ) hbmp.SaveBitmapFile( hdc, "save.bmp" ) if __name__ == '__main__': #path = r'test/TEST%d/%d.JPG' for i in range(1,4): getIcon(r'test/TEST1/%d.exe' % i) print 'RESULT:%d' % (calc_similar_by_path('save.bmp',r"test/TEST1/backup.bmp")*100) #for i in xrange(1, 7): #print 'test_case_%d: %.3f%%'%(i, \ #calc_similar_by_path('test/TEST%d/%d.JPG'%(i, 1), 'test/TEST%d/%d.JPG'%(i, 2))*100) # make_doc_data('test/TEST4/1.JPG', 'test/TEST4/2.JPG')
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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