python水果背景去除,python图片背景去除

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Python下表是某水果店的水果库存情况统计表,请完成以下任务:名称 数量 价格猕?

fruits=[“猕猴桃”,125,”苹果”,315,”香蕉”,80,”草莓”,50,”葡萄”,70,”砂糖橘”,200]

prices=[15,8,5,30,12,6]

all_listx=fruits+prices

for x in range(1,12,2):

if all_listx[x] 100:

print(all_listx[x-1])

望采纳

怎样使用python改变背景颜色?

方法如下:

import xlwt

workbook = xlwt.Workbook()

worksheet = workbook.add_sheet(‘My Sheet’)

pattern = xlwt.Pattern() # Create the Pattern

pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12

pattern.pattern_fore_colour = 5 # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on…

style = xlwt.XFStyle() # Create the Pattern

style.pattern = pattern # Add Pattern to Style

worksheet.write(0, 0, ‘Cell Contents’, style)

workbook.save(‘Excel_Workbook.xls’)

如上代码所示:

可以通过xlwt.Pattern()然后得到pattern,设置pattern_fore_colour即可,但是颜色选择很有限。

也可以通过更方便的:

xlwt.easyxf(‘pattern: pattern solid, fore_colour ocean_blue; font: bold on;’);

去设置背景色。

python,人工智能,水果识别

1.水果数据处理:对水果(苹果,香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像,并转化为one-hot码。

2.卷积模型搭建:采用keras搭建模型,卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层

3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练,并把最好的模型保存到h5文件中,便于直接对模型进行测试。

4.模型测试:打开摄像头,使用通用物体进行测试。测试结果将录制成视频展示。

怎样使用python改变背景颜色

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 黄色

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

例子:

\033[1;31;40m !–1-高亮显示 31-前景色红色 40-背景色黑色–

\033[0m !–采用终端默认设置,即取消颜色设置–]]]

python中的graphic里如何把已经画好的图案取消?例如:一个三角形

move就可以了吧。那么个对象move一下,对象最好用图片。这样换起来也方便。一个小的GIF图。

graphic简化了很多东西。过去做这样的东西。麻烦很多。

1.将对象用图片画在DC里,保存DC

2.绘制前,先将背景对应区域的地方,做局部刷新

3.绘上你保存的DC

如果想去除,就是把背景对应区域,做一次局部刷新就可以了。如果全部刷新,屏幕会闪烁。

当然,现在都简化了,你直接将你绘制的对象的变量。加上一个方法move()就可以去掉。

用python抠图(背景透明化)

matplotlib读取RGB图片的时候,往往把图片转化为四通道图片,其中第四个通道是α通道,可以决定图像的透明度。

如果把图片的前景的透明度设定为1,背景的透明度设定为0,那么就算去掉了背景了。

原图。

代码。

出图。

有部分白色背景由于不够白,被保留了下来。

换图。

观察可知,背景是深浅不一的蓝色。

深色参数是a[0,0],浅色区域比较多,也不容易确定位置。

用如下代码抠图,太狠!

再修改代码。

if a[i,j,2]1.5*a[i,j,0] and a[i,j,2]1.2*a[i,j,1]:

不准抠去黑色部分。经过逐步调整颜色阈值,得到下面的效果。

上面代码如下。

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/256505.html

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