本文目录一览：
- 1、python 不同时间拍摄的图片如何对比差异
- 2、python3.6怎么读取照片的均值
- 3、怎样用Python将百度云盘里的文件查重并删除
- 4、Python如何图像识别？
- 5、NLP之gensim库python实现文本相似度/匹配/查重
- 6、python代码查重原理
python 不同时间拍摄的图片如何对比差异
比较不同
使用PIL（Pillow library）库
安装 pip install pillow，然后直接用其中的ImageChops函数
from PIL import Imagefrom PIL import ImageChops
def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location):
"""
比较图片，如果有不同则生成展示不同的图片
@参数一: path_one: 第一张图片的路径
@参数二: path_two: 第二张图片的路径
@参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径
"""
image_one = Image.open(path_one)
image_two = Image.open(path_two)
diff = ImageChops.difference(image_one, image_two)
if diff.getbbox() is None: # 图片间没有任何不同则直接退出
return
else:
diff.save(diff_save_location)
if __name__ == '__main__':
compare_images('/path/to/瀑布.jpg', '/path/to/瀑布改.jpg', '/path/to/不同.jpg')
结果，底部的不同被显示出来了
python3.6怎么读取照片的均值
计算图像均值是图像预处理中的常见操作，你可以考虑利用RGB的信息来计算出来。
import os
import cv2
from numpy import *
img_dir='d:\\'
img_list=os.listdir(img_dir)
img_size=224
sum_r=0
sum_g=0
sum_b=0
count=0
for img_name in img_list:
img_path=os.path.join(img_dir,img_name)
img=cv2.imread(img_path)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img=cv2.resize(img,(img_size,img_size))
sum_r=sum_r+img[:,:,0].mean()
sum_g=sum_g+img[:,:,1].mean()
sum_b=sum_b+img[:,:,2].mean()
count=count+1
sum_r=sum_r/count
sum_g=sum_g/count
sum_b=sum_b/count
img_mean=[sum_r,sum_g,sum_b]
print img_mean1
怎样用Python将百度云盘里的文件查重并删除
我没有见过百度有提供对外开放的网盘API，所以可能只有一个方法来解决，就是使用百度网盘客户端把网盘中所有的数据同步到本地，然后写个脚本在本地进行过滤、删除等操作，正常情况下这些操作也会同步到线上。
Python如何图像识别？
1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1 import Image
2 im = Image.open("j.jpg")
3 print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：
1 im.show()
2
输出原图：
3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )
3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :
crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。
paste() :
merge() :
1 box = (100, 100, 200, 200)
2 region = im.crop(box)
3 region.show()
4 region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
5 region.show()
6 im.paste(region, box)
7 im.show()
其效果图为：
旋转一幅图片：
1 def roll(image, delta):
2 "Roll an image sideways"
3
4 xsize, ysize = image.size
5
6 delta = delta % xsize
7 if delta == 0: return image
8
9 part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
10 part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
13
14 return image
3.3 几何变换。
3.3.1 简单的几何变换。
1 out = im.resize((128, 128)) #
2 out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。
3 out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。
4 out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。
5 out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。
6 out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。
7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。
各个调整之后的图像为：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
3.3.2 色彩空间变换。
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
3.3.3 图像增强。
Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
1 import ImageFilter
2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3 imfilter.show()
3.4 序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。
1 import Image
2 im.seek(1) # skip to the second frame
3
4 try:
5 while 1:
6 im.seek( im.tell() + 1)
7 # do something to im
8 except EOFError:
9 pass
3.5 更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im = Image.open("filename")
类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)
字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。
NLP之gensim库python实现文本相似度/匹配/查重
给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。
文本检索（text retrieve）的常用策略是：用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。
结巴分词后的停用词性 [标点符号、连词、助词、副词、介词、时语素、‘的’、数词、方位词、代词]
对一篇文章分词、去停用词
对目录下的所有文本进行预处理，构建字典
python代码查重原理
a=['python',1,2,3,1,6,'a','a',3,3,3,'a','python','3','8']
b=list(set(a))
cf=[]
for i in b:
cf.append(a.count(b))
for i in range(len(b)):
print(b[i],'一共有',cf[i],'个',sep='')
