python text to png to svg使用的是GitHub上开源的代码：GitHub我还在进行修改先将基础功能放出来text to pngfrom PIL import Image from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFont import img_converter class TextToPng: def __init__(self, fontname, fontsize, text_color, background_color, image_border_size=4, text_border_size=3): self.fontname = fontname self.fontsize = fontsize self.text_color = text_color self.background_color = background_color self.image_border_size = image_borde
python 实现text to img# coding=utf-8 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont LINE_CHAR_COUNT = 50*2 # 每行字符数：30个中文字符(=60英文字符) CHAR_SIZE = 30 TABLE_WIDTH = 4 def line_break(line): ret = '' width = 0 for c in line: # print("c.encode('utf8')",c.encode('utf8'),"c",c) if len(c.encode('utf8')) == 3: # 中文 if LINE_CHAR_COUNT == width + 1: # 剩余位置不够一个汉字 width = 2 ret +=
python 百度语音识别API 和腾讯云识别API百度语音识别API需要先去注册百度语音识别获取到个人的APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY安装百度API包pip install baidu-aip样例代码from aip import AipSpeech APP_ID = '********' API_KEY = '************' SECRET_KEY = '****************' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 识别本地文件 res = client.asr(get_file_content("文件路径"), 'wav', 16000, { 'dev_pid': 1537, # 默认1537（普通话 输入法模型） }) print(res.get("result"
pytorch的 torchvision transformstorchvision是pytorch的数据集，也包含常用数据处理工具，包含几个模块：datasets（包含常用的数据集：minist，COCO等）models（包含常用的著名网络结构：AlexNet，VGG，ResNet等等，你可以使用随机初始化的网络结构，也可以使用已经训练好的网络）transforms（对PIL.Image进行变换处理：Scale（缩放）、CenterCrop（中心切割）、Pad（填充）等），PIL（Python Imaging Library）是python对图形处理的库。下面具体讲一下transforms中常用函数的使用transforms.Scale(size)将输入的PIL.Image重新改变大小成给定的size，size是最小边的边长。举个例子，如果原图的height>width,那么改变大小后的图片大小是(size*height/width, size)，若是height<width,那么就是(size, size*width/height)。例：from PIL import
torch.cuda.FloatTensor 与 torch.FloatTensor（torch.Tensor）--CPU和GPU上的数据类型torch.cuda.FloatTensor 与torch.FloatTensor Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到的。一般系统默认是torch.FloatTensor类型（即CPU上的数据类型）。例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就转为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型。torch.Tensor与torch.tensor torch.Tensor：torch.Tensor()是Python类，更明确的说，是默认张量类类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2]) 会调用Tensor类的构造函数__init__，生成单一精度浮点类的张量。torch.tensor()：
前言之前在课设写过一个人事管理系统里面也有写登录和注册，但是我将里面的登录注册代码单独拿出来后发现登录以后无法进行认证也就是 is_authenticated一直为false,于是就开始查找问题.之前用的是flask-security它可以实现用户的权限进行登录注册,这次的不需要用户权限设想就问题可能出在要设置权限,我感觉应该不是以后在做问题的查找.于是我换成了flask-login去实现登录和注册具体代码app.pyfrom flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_login import LoginManager # 实例初始化环境信息文件 app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = 'xxx' # 等同于 app.secret_key = 'dev' 设置签名所需的钥匙 login_manager = LoginManager() login_manager.i
一只胖橘