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。

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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