Reinhard颜色迁移算法的过程很简单,流程如下,细节部分见原文,题目为color transfer between images: 将参考图片和目标图片转换到LAB空间下 得到参考图片和目标图片的均值和标准差 对目标图片的每一个像素值,减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值,再加上参考图像均值 将目标图片转换到RGB空间 将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 # -*- coding: utf-8 -*-

python虚拟环境迁移: 注意事项:直接将虚拟环境复制到另一台机器,直接执行是会有问题的. 那么可以采用以下办法: 思路:将机器1虚拟环境下的包信息打包,之后到机器2上进行安装: (有两种情况要考虑,机器2无网络和有网络情况(无网,证明无法在线安装包,那么就需要在机器1将包,整体打包成.whl,然后到机器2安装:有网情况,只需将导信息导出,然后到机器2上在线安装))   机器1: 1.首先在cmd命令行下,激活虚拟环境     2.在项目目录下新建一个whls文件夹(用来存储我们依赖包)然后在

Python字符串颜色使用下面方式进行修改 \033[显示方式;字体色;背景色m 字符串 \033[0m 显示方式包括: 0  终端默认设置 1  高亮显示 4  使用下划线 5  闪烁 7  反白显示 8  不可见 字体颜色  |   背景颜色      |      颜色描述 ------------------------------------------- 30        |        40       |       黑色 31        |        41     

# python终端显示彩色字符类,可以调用不同的方法# 选择不同的颜色.使用方法看示例代码就很容易明白.# ------------------------------------------------## 显示格式: \033[显示方式;前景色;背景色m# ------------------------------------------------# 显示方式 说明# 0 终端默认设置# 1 高亮显示# 4 使用下划线# 5 闪烁# 7 反白显示# 8 不可见# 22 非粗体# 24

一.背景 1.有时候你本地用python编写代码,然后本地也安装了很多的库,那么你要迁移到服务器上,那么该怎么快速弄环境库呢?           #第二,三步就可以解决. 2.有时候你本地用python编写代码,然后本地也安装了很多的库,那么你要迁移到服务器上(不能上网),那么该怎么快速弄环境库呢?   #第四,五步就可以解决. 二.生成requirements.txt 你可以在pycharm的python console里面运行一下语句: pip freeze > requirements.

上次的那几个脚本这次全部整合到了一起,而且后面发现了一个可以使用的ODBC包,于是这次采用的方式就很简单了,直接通过ODBC将InterBase数据库中的数据全部取出来之后通过Python的sqlalchemyORM框架直接连接远程的MySQL数据库,之后便可以方便的传递数据了,当然,作为我的终极完善版本,自动模式和手动模式是少不了的了,在自动模式中将自动检查InterBase数据库是否存在,如果不存在则自动restore,然后自己创建InterBase的数据源,之后便可以取出数据了,下面是流程

1.颜色定义说明格式:\033[显示方式;前景色;背景色m前景色 背景色 颜色---------------------------------------30 40 黑色31 41 红色32 42 绿色33 43 黃色34 44 蓝色35 45 紫红色36 46 青蓝色37 47 白色显示方式 意义-------------------------0 终端默认设置1 高亮显示4 使用下划线5 闪烁7 反白显示8 不可见前景色: print("--------前景色----------"

Python刚装好断网了怎么办? wget不管用怎么办? 想把现有的Python环境转移到另外一台机器上怎么办? 这就用到了离线安装 1.创建目录用于存放下载的包,并进入该目录 mkdir lihaizhen cd lihaizhen 2.首先将现有的Python包导出到目录文件requirments.txt pip freeze > requirments.txt 3.按照导出目录,下载对应包 pip download -d ./ -r requirments.txt 4.此时你已经的你想要的

linux终端中的颜色是用转义序列控制的,转义序列是以ESC开头,可以用\033完成相同的工作(ESC的ASCII码用十进制表示就是27,等于用八进制表示的33). 书写格式,和相关说明如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 格式:\033[显示方式;前景色;背景色m   说明: 前景色            背景色           颜色 ---------------------------

1.二进制 八进制 十六进制 二进制: bin() 0b10010八进制: oct() 0o10十进制: 1-100十六进制: hex() 0X53 BH 十进制转2, 8,16进制: >>> bin(144)'0b10010000'>>> >>> oct(8)'0o10'>>> >>> hex(15)'0xf'>>>>>> chr(97)'a' A=65 a=97 0=48 //

英语单词优化 上篇文章写到了Python开发英语单词记忆工具,其中依赖了bootstrap.css jQuery.js 基础html模块以及片段的css样式.有些朋友问,怎么能将这个练习题打包成单独的exe可执行文件,来脱离python环境使用呢? 在这里跟大家简单说下思路,有需求的朋友可以自己去扒拉扒拉- 依赖的css和js,如果有外网的前提,可以使用bootcdn提供的链接引用: https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.0/jquery.min.js https

Python 目录: 管理面板 算法和设计模式 反垃圾邮件 资产管理 音频 验证 构建工具 缓存 ChatOps工具 CMS 代码分析和Linter 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行性 组态 密码学 数据分析 数据验证 数据可视化 数据库驱动程序 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 DevOps工具 分配 文档 下载器 电子商务 编辑器插件和IDE 电子邮件 环境管理 文件 外部函数接口 形式 功能编程 游戏开发 地理位置 GUI 硬件 HTML操作 HTTP 意象 实现 互动译员

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架

测试开发 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. –推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览. selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pyt

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27350980 本文是一个精心设计的Python框架.库.软件和资源列表,是一个Awesome XXX系列的资源整理,由BigQuant整理加工而成,欢迎扩散.欢迎补充!对机器学习.深度学习在量化投资中应用感兴趣的朋友可以直接在BigQuant人工智能量化投资平台上开发策略~~~ 本文目录: 算法和设计模型 构建工具 缓存 代码分析 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行 加密 数据分析 数据验证 数据可视化 数据框驱动

Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli

真棒Python  https://awesome-python.com/ 精选的Python框架,库,软件和资源的精选列表. 灵感来自awesome-php. 真棒Python 管理员面板 算法和设计模式 反垃圾邮件 资产管理 音频 认证 构建工具 内置类增强功能 高速缓存 ChatOps工具 集群计算 CMS 代码分析 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行 组态 加密 数据分析 数据验证 数据可视化 数据库驱动 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 DevOps工具 分配 文档 下载

本文是一个精心设计的Python框架.库.软件和资源列表,是一个Awesome XXX系列的资源整理,由BigQuant整理加工而成,欢迎扩散.欢迎补充! 对机器学习.深度学习在量化投资中应用感兴趣的朋友可以直接在BigQuant人工智能量化投资平台上开发策略~~~ 本文目录: 算法和设计模型 构建工具 缓存 代码分析 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行 加密 数据分析 数据验证 数据可视化 数据框驱动 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 文档 下载器 电子商务 编辑器插件和IDE

Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这