花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了

2023-03-04 17:30:01Python016

花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了,第1张

前言：

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。

这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。

1、【Python 图片转字符画】

2、【200行Python代码实现2048】

3、【Python3 实现火车票查询工具】

4、【高德API+Python解决租房问题】

5、【Python3 色情图片识别】

6、【Python 破解验证码】

7、【Python实现简单的Web服务器】

8、【pygame开发打飞机游戏】

9、【Django 搭建简易博客】

10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】

11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】

12、【Flask 开发轻博客】

13、【Python3 图片隐写术】

14、【Python 实现简易 Shell】

15、【使用 Python 解数学方程】

16、【PyQt 实现简易浏览器】

17、【神经网络实现手写字符识别系统】

18、【Python 实现简单画板】

19、【Python实现3D建模工具】

20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】

21、【神经网络实现人脸识别任务】

22、【Python文本解析器】

23、【Python3 &OpenCV 视频转字符动画】

24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫】

25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】

26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】

27、【Python 实现端口扫描器】

28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】

29、【Python 实现康威生命游戏】

30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】

31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】

32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】

33、【Python实现键值数据库】

34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】

35、【ebay在线拍卖数据分析】

36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取】

37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】

38、【基于 Flask 及爬虫实现微信娱乐机器人】

39、【Python实现Python解释器】

40、【Python3基于Scapy实现DDos】

41、【Python 实现密码强度检测器】

42、【使用 Python 实现深度神经网络】

43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】

44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋游戏】

45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】

46、【Python打造漏洞扫描器】

47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】

48、【数独游戏的Python实现与破解】

49、【使用Python定制词云】

50、【Python开发简单计算器】

51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】

52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】

53、【Python实现Zip文件的暴力破解】

54、【Python3 智能裁切图片】

55、【Python实现网站模拟登陆】

56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】

57、【Python 3 实现图片转彩色字符】

58、【自联想器的 Python 实现】

59、【Python 实现简单滤镜】

60、【Flask 实现简单聊天室】

61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】

62、【Python实现模板引擎】

63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】

64、【Python3 实现命令行动态进度条】

65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】

66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】

67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】

68、【使用 Python 生成分形图片】

69、【Python 实现 Redis 异步客户端】

70、【Python 实现中文错别字高亮系统】

最后：

以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~

获取方式：转发私信“1”

大家好，我是阿潘，今天跟大家分享一个赛博朋克特效的实现算法0404e422c9bfe85c6c8a763d491d2539.png

为了写好这篇文章, 找了很多资料, 如果对你有帮助的话, 帮忙分享一波, 支持一下, 感谢!!!

主要内容：

1、什么是赛博朋克风格

2、PS 如何做出赛博朋克风格

3、使用opencv 实现

1、什么是赛博朋克风格

根据维基百科上面的描述：赛博朋克（Cyberpunk）是反乌托邦未来主义背景中的科幻小说的一个子流派，倾向于关注“下层社会生活和高科技的结合”，以人工智能和控制论等未来主义技术和科学成就为特色，与社会崩溃、反乌托邦并列或衰退

https://en.wikipedia.org/wiki/Cyberpunk

英文原文：

Cyberpunk is a subgenre of science fiction in a dystopian futuristic setting that tends to focus on a "combination of lowlife and high tech",[1] featuring futuristic technological and scientific achievements, such as artificial intelligence and cybernetics, juxtaposed with societal collapse, dystopia or decay

欣赏一下

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2、PS 如何做出赛博朋克风格

上面描述赛博朋克的定义，但是我们想要的是赛博朋克的风格实现，因此，需要查了一下，在利用 p 图软件（PS）中是如何实现的。

简单来说，我们需要了解赛博朋克的画风具体是什么样子的。

赛博朋克风格在视觉设计中的特点就是蓝、紫、青等冷色调为主色调，霓虹灯光感效果为辅助，故障艺术风为辅助(图像的失真、错位、破碎等) ，有时还可以加一些异常的现象比如180度翻转的建筑，还有复古风和未来风并存。

具体思路：

1、让画面呈现冷色调

2、具有对比效果的冷暖色调，颜色花哨（色相、饱和度、明亮度）

2.1 让红色更偏洋红，橙黄色都往红色靠拢，蓝色紫色都偏青

2.2 所有的颜色往洋红和青蓝色上面调

2.3 再加一层纯色滤镜，颜色选择偏紫色，介于蓝色红色之间，可以更好的平衡色彩

https://www.zhihu.com/question/269194796/answer/652003989

以上是PS 大佬的 PS 具体操作流程，翻译成自己能理解的技术方案

1、opencv 实现冷色调

2、让整体图片往一些特殊的颜色上靠

3、使用opencv 实现

首先介绍一个好用的网站：

https://www.w3schools.com/colors/colors_hsl.asp

4e4f325dfd020013b1674c44069c312d.png

可以直接通过调整HSL空间的值，来查看 RGB 色彩空间对应的值，比起放公式，会直观很多。

另外简单介绍一下，我们这里会用到的两个色彩空间，HSL 和 LAB （主要目的是为了让我们将颜色映射到目标颜色的值区间，下面会考 8e0d4c8db4ef4b7af093225966639e9f.png）

HSL 色相（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Lightness）

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LAB 亮度（L）、绿红（a）、蓝黄（b）

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这里需要注意的是，很多内容都会提到这两个色彩空间，以及对应的值范围，但是在 opencv 中会值做一些特定的映射！！！

例如，我们上面提供的工具网页 w3school ，显示的 hsl 的值范围和实际上 opencv的值范围并不一样（这里你可以试着写一个代码来验证）

h : 0 - 360 ⇒ OpenCV range = H/2 (0 >H >180)

s : 0 - 1 ⇒ OpenCV range = 255*S (0 >S >255)

l : 0 - 1 ⇒ OpenCV range = 255*l (0 >S >255)

对于 Lab 也是如此

0 >L >100⇒ OpenCV range = L*255/100 (1 >L >255)

-127 >a >127 ⇒ OpenCV range = a + 128 (1 >a >255)

-127 >b >127 ⇒ OpenCV range = b + 128 (1 >b >255)

为了更加清晰的看到不同色彩空间中，每个通道对分离并查看其对最终显示效果的贡献（以下示意图来源：https://rodrigoberriel.com/ ）

HSV（因为没有找 HSL，所以用 HSV 代替）

6c0fe5dce742f94a81bf5051fa537013.png

原始图像 (a) 及其颜色通道：色调 (b)、饱和度 (c) 和值或亮度 (d)。在第二行，每个通道分别为灰度（单通道图像）。

L*a*b or CIE Lab

cfcea0e8cd262cfb5127970d5901ab3f.png

原始图像 (a) 及其颜色通道：亮度 (b)、a 维 (c) 和 b 维 (d)。在第二行，每个通道分别为灰度（单通道图像）。

这个时候，可能会有一个疑问，这有什么用？

以 Lab 为例，可以看到：

a 维度（c图）控制颜色的变化范围是绿 -->红

b 维度（d图）控制颜色的变化范围是黄 -->蓝

对照 Lab 的色彩空间（就是那个球），以及我们目标的颜色范围（蓝、紫、青、红），那么我们只需要将对应色彩空间中的值，调整到目标颜色的范围即可实现！！！

现在梳理一下我们的目标：

1、将图片调整成冷色调、

2、可以利用 hsl 将颜色值控制在（蓝、紫、青、红）的区间，通过 w3schools 网站可视化，我们可以看到（蓝、紫、青、红）的值范围是在180-360，映射到opencv中的值范围就变成了 90-180

3、同样的，利用 Lab 再次调整颜色到目标颜色的值范围（个人感觉另一个目的是通过不同色彩空间的调整让最终结果色彩更加的丰富）

效果展示 &参考资料

原图：

471d8de867d5b6222a8899896ae12cda.png

效果图：

97fb63d96600dc8050f22f8ca9286578.jpeg

看到这里的小伙伴，可以赏个三连（点赞 + 在看 + 分享），代码部分将会在下周分享出来（周末搞一波！！！7f410956447cce706344dec3863ecdb0.png）

参考资料：

https://www.jianshu.com/p/7058debaaf2f

https://en.wikipedia.org/wiki/Cyberpunk

https://www.zhihu.com/question/269194796/answer/652003989

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70860910

https://www.w3schools.com/colors/colors_hsl.asp

https://blog.csdn.net/lysslq2015/article/details/124987039

https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/wcs/hls-color-spaces

https://blog.csdn.net/weixin_48623445/article/details/119395509

https://rodrigoberriel.com/2014/11/opencv-color-spaces-splitting-channels/

https://learnopencv.com/color-spaces-in-opencv-cpp-python/

https://github.com/howarder3/ironman2020_OpenCV_photoshop/blob/master/Day06_%E8%AA%BF%E6%95%B4%E8%89%B2%E8%AA%BF%E8%89%B2%E6%BA%AB%E7%99%BD%E5%B9%B3%E8%A1%A1_modify_color_temperature.ipynb

https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV#HSL_to_RGB

https://sensing.konicaminolta.asia/what-is-cie-1976-lab-color-space/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/158524543

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原文标题：10 Python image manipulation tools.

作者 | Parul Pandey

翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua

今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

1.scikit-image

scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

资源

文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：

http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html

用法

该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：

图像过滤

使用match_template函数进行模板匹配

你可以通过此处查看图库找到更多示例。

2. Numpy

Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。

资源

Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：

http://www.numpy.org/

用法

使用Numpy来掩膜图像.

3.Scipy

scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。

资源

有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution

用法

使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：

4. PIL/ Pillow

PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而，随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。

资源

文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：

https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html

用法

在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：

5. OpenCV-Python

OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。

资源

OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：

https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

用法

下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

6. SimpleCV

SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/

用法

7. Mahotas

Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。

资源

文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。

https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html

用法

Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：

https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html

8. SimpleITK

ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。

资源

大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。

http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/

用法

下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化。点击此处可查看源码！

9. pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。

资源

有一个专门用于PgMagick的Github库，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：

https://github.com/hhatto/pgmagick

用法

使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

图像缩放

边缘提取

10. Pycairo

Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

资源

Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

库：https://github.com/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法