python水印

① 如何用python操作word添加水印

http://jingyan..com/article/e52e36157b36c640c70c5158.html

② 在什么地方可以找到Python的练习

建议翻阅并订阅 Pycoder's Weekly，看看全球其他 Pythonista 在做什么，有没有你感兴趣的东西，根据兴趣学习是最轻松也最有成效的方法。一些现成的建议：折腾好 iPython，搭配 NumPy / SciPy / pandas 之类可以迈向高收入低竞争行业：数据分析师，或者只是简单地满足你对数学或者统计学方面的兴趣，if any；Python Imaging Library 可以学图像处理，进一步用 SimpleCV / OpenCV 可以做视觉识别，玩摄像头或者 Kinect；买一只 Raspberry Pi，可以做个小传感器、机器人什么的；喜欢研究底层，可以去学 Cython 做扩展；喜欢语言学，可以去摸摸 NLTK；其实很多需要批量处理的苦功可以用 Python 自动化——比如把一批 PDF 里面的水印去掉，或者把数据从一堆报告里提出来转化为另一种格式；最后实在是不争气对 web 感了兴趣，那 Django 可以让你“看书搭站继续学”，嫌重可以用 Flask，甚至从这里出发把前端的东西弄清楚也不是不可能的，但人活一世，何必堕落至此……单纯“练习”的话可以找一些“编程

③ 用Python爬虫爬取的图片怎么知道图片有没有水印

看啊 眼睛是能判断的

④ 请问什么是堡垒机的会话水印功能

什么是堡垒机的会话水印功能？

当用户在行云管家中通过RDP/VNC/SSH等协议访问云主机并获取其远程桌面/终端时，即创建了一个服务器远程桌面会话。一个完整的会话包含了协议类型、主机信息（IP、端口、用户口令等）、访问方式等一系列属性。行云管家堡垒机会话水印功能，是将访问该服务器的运维人员的账号等信息，以半透明水印的方式印在服务器远程桌面会话窗口上，当远程桌面会话窗口被录像、截屏、拍照，运维人员的信息也会被一并记录，方便事后回溯追责。

⑤ 《Python编程快速上手让繁琐工作自动化》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python编程快速上手（第2版）》（[美] Al Sweigart）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python编程快速上手（第2版）

作者：[美] Al Sweigart

译者：王海鹏

豆瓣评分：9.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2021-3-1

页数：409

内容简介：

本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二 部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？

在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识，探索Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作，包括：

在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本；创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹；下载搜索结果和处理Web在线内容；快速地批量化处理电子表格；拆分、合并PDF文件，以及为其加水印和加密；向特定人群发送提醒邮件和文本通知；同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。

本书手把手地教你完成每个程序，并通过每章（除第1、2章外）末尾的实践项目帮你改进这些程序，使你能用所学的新技能来自动化地完成类似的任务。

作者简介：

Al Sweigart是一名专业的软件开发者，他教小孩和成人编程。他为初学者写了几本Python图书，包括《Python游戏编程快速上手》《Python密码学编程》和《Python和Pygame游戏开发指南》等。

⑥ 在python，我将修改之后的png图片保存后透明背景变成黑色的了，怎么变成透明的

颜色保存时使用模式RGBA，而不是RGB
RGBA（R,G,B,A）
RGB（R,G,B）
RGBA最后一个参数就是透明度。

⑦ 知乎如何去水印

传统的图片去水印方法虽然效率高，但是对细节破坏的比较严重。去水印说简单也简单，说难也难。有的水印用修复图章几秒钟搞定，有的水印要一两个钟头还不一定能搞定。

一些细节不是很丰富的图片，可以通过photoshop等图像处理软件进行临近像素填充，掩盖水印部分，可以达到接近完美的效果。
面对一些细节极其复杂的图像，ps已经不能很完美了。

面对细节丰富且复杂的水印，传统的ps去水印方法已经不能满足需求啊。

现在，用AI技术，去除水印，可以达到几乎完美了。

随着人工智障技术的不断发展，深度学习其在图像处理领域的应用越来越广泛在了，ICML2018上,英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise,能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音,几乎能完美复原,而且渲染时间是毫秒级。
论文 Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
第三方复现项目：yu4u/noise2noise 这个可以用来去字幕和图像噪点，但是作者并没有添加去水印的功能。

我对这个python脚本进行了修改，已经可以去水印了。

⑧ Python怎么爬取Request UR动态api页面数据,怎么下1080P无水印视频

1、第一个问题：下一个的ctime来源于上一个的api返回内容中，所以导致你频繁在重复采集第一个页面数据；

3、第三个问题：pep8规范，就是说你那一行编写的太长了，好几千个字符串呢....其实不影响程序运行...

⑨ python中PLE调整图片大小,等比例压缩文件，怎么写代码

How do I read image data from a URL in Python?

from PIL import Imageimport requestsimport numpy as npfrom StringIO import StringIOresponse = requests.get(url)img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))

from PIL import Imageimport urllib2

im = Image.open(urllib2.urlopen(url))

or if you userequests:

from PIL import Imageimport requests

im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

[python] view plain

[html] view plain

• #coding:utf-8

• '''

• python图片处理

• '''

• importImageasimage

• #等比例压缩图片

• defresizeImg(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• widthRatio=heightRatio=None

• ratio=1

• if(ori_wandori_w>arg['dst_w'])or(ori_handori_h>arg['dst_h']):

• ifarg['dst_w']andori_w>arg['dst_w']:

• widthRatio=float(arg['dst_w'])/ori_w#正确获取小数的方式

• ifarg['dst_h']andori_h>arg['dst_h']:

• heightRatio=float(arg['dst_h'])/ori_h

• ifwidthRatioandheightRatio:

• ifwidthRatio<heightRatio:

• ratio=widthRatio

• else:

• ratio=heightRatio

• ifwidthRatioandnotheightRatio:

• ratio=widthRatio

• ifheightRatioandnotwidthRatio:

• ratio=heightRatio

• newWidth=int(ori_w*ratio)

• newHeight=int(ori_h*ratio)

• else:

• newWidth=ori_w

• newHeight=ori_h

• im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

• '''

• image.ANTIALIAS还有如下值：

• NEAREST:usenearestneighbour

• BILINEAR:

• BICUBIC:

• ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter

• '''

• #裁剪压缩图片

• defclipResizeImg(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• dst_scale=float(arg['dst_h'])/arg['dst_w']#目标高宽比

• ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高宽比

• ifori_scale>=dst_scale:

• #过高

• width=ori_w

• height=int(width*dst_scale)

• x=0

• y=(ori_h-height)/3

• else:

• #过宽

• height=ori_h

• width=int(height*dst_scale)

• x=(ori_w-width)/2

• y=0

• #裁剪

• box=(x,y,width+x,height+y)

• #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标

• #所包围的图像，crop方法与php中的image方法大为不一样

• newIm=im.crop(box)

• im=None

• #压缩

• ratio=float(arg['dst_w'])/width

• newWidth=int(width*ratio)

• newHeight=int(height*ratio)

• newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

• #水印(这里仅为图片水印)

• defwaterMark(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• mark_im=image.open(arg['mark_img'])

• mark_w,mark_h=mark_im.size

• option={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),

• 'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)

• }

• im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))

• im.save(arg['dst_img'])

• #Demon

• #源图片

• ori_img='D:/tt.jpg'

• #水印标

• mark_img='D:/mark.png'

• #水印位置(右下)

• water_opt='rightlow'

• #目标图片

• dst_img='D:/python_2.jpg'

• #目标图片大小

• dst_w=94

• dst_h=94

• #保存的图片质量

• save_q=35

• #裁剪压缩

• clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

• #等比例压缩

• #resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

• #水印

• #waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)