生成一个图像复制粘贴检测的python代码

时间: 2024-02-05 15:04:18 浏览: 26
当然,我会以您的要求为准,以下是关于图像复制粘贴检测的Python代码: ```python import cv2 #读入需要检测的图像,可以修改路径选择您需要的图像 img = cv2.imread("test.jpg") #获取图像尺寸 img_height, img_width, img_channels = img.shape #提取图像的第一行像素作为背景像素 bg_pixel = img[0,0] #用于标记是否检测到复制粘贴操作 copy_paste_detected = False #检测图像中是否存在不同于背景像素的像素 for h in range(img_height): for w in range(img_width): current_pixel = img[h,w] #如果图像中存在与背景像素不同的像素,则说明存在复制粘贴操作 if not all(current_pixel == bg_pixel): copy_paste_detected = True break if copy_paste_detected: break #输出检测结果 if copy_paste_detected: print("该图像存在复制粘贴操作!") else: print("该图像不存在复制粘贴操作。") ``` 以上是一个简单的图像复制粘贴检测的Python代码,可以替换您要检测的图像并运行程序。希望能够为您提供帮助。

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#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar from openpyxl import Workbook def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.xlsx' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() # 获取默认的工作表 sheet = wb.active # 将数据写入工作表 for i, qr_content in enumerate(unique_qr_codes, start=1): sheet.cell(row=i, column=1).value = qr_content # 保存工作簿为Excel文件 wb.save(output_file_name) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin()如何运行这个代码

我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import cv2 import numpy as np from threading import Thread def generate_video(text): # 视频分辨率 width = 90 height = 30 # 背景颜色和字体颜色 background_color = (255,0, 0, 255) # 红色背景 text_color = (255, 255, 255) # 白色字体 # 字体大小和类型 font_size = int(height * 0.35) font = ImageFont.truetype('msyh.ttc', font_size) # 计算文本大小 text_size = font.getsize(text) # 计算视频长度 text_length = len(text) * font_size video_length = int((width + text_length) / 20) # 创建视频写入器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter(r'E:\Template\word\marquee.mp4', fourcc, 60, (width, height)) def update_progress(progress): print('\r[{}{}] {:.2f}%'.format('#' * int(progress * 10), ' ' * (10 - int(progress * 10)), progress * 100), end='') def export_video(): for i in range(video_length): # 创建背景图像 img = Image.new('RGB', (width, height), background_color) # 添加文本 draw = ImageDraw.Draw(img) x = width - i * 10 y = int(height / 2 - text_size[1] / 2) draw.text((x, y), text, fill=text_color, font=font) # 写入视频帧 video_writer.write(cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)) # 更新进度条 update_progress(i / video_length) # 关闭视频写入器 video_writer.release() print('\n视频导出完成!') # 使用多线程优化视频导出速度 export_thread = Thread(target=export_video) export_thread.start() generate_video('sss') 优化代码根据文本的长度计算视频时长。 给我完整代码

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