当前位置: 首页 > 编程笔记 >

python实现根据图标提取分类应用程序实例

尤飞尘
2023-03-14
本文向大家介绍python实现根据图标提取分类应用程序实例,包括了python实现根据图标提取分类应用程序实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

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。

 类似资料:
  • 本文向大家介绍python实现定时提取实时日志程序,包括了python实现定时提取实时日志程序的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python定时提取实时日志的具体代码,供大家参考,具体内容如下 这是一个定时读取 实时日志文件的程序。目标文件是target_file. 它是应用程序实时写入的。 我要做的是,每个5秒钟,提取一次该日志文件中的内容,然后生成另一个文件,最后把

  • 本文向大家介绍python networkx 根据图的权重画图实现,包括了python networkx 根据图的权重画图实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 首先输入边和边的权重,随后画出节点位置,根据权重大小划分实边和虚边 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。

  • 本文向大家介绍python实现提取COCO,VOC数据集中特定的类,包括了python实现提取COCO,VOC数据集中特定的类的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1.python提取COCO数据集中特定的类 安装pycocotools github地址:https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git+https://github

  • 在我的项目中,我有一个配置文件,其中列出了接口的具体实现。 如何配置Guice模块,以便在注入接口时从类型中获取具体类的实例?

  • 本文向大家介绍用Python实现KNN分类算法,包括了用Python实现KNN分类算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了,所谓KNN即为K-NearestNeighbor(K个最邻近样本节点)。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本

  • 主要做了三个核心内容: 对比现有垃圾分类服务,挑选一个合适并编码实现 开发桌面版垃圾分类APP 开发垃圾分类微信小程序 上面这三部分第一部分是后端的活儿,其他两部分都是前端的活儿,所以,我在这三块没有太多经验,基本上是面向搜索引擎编程。