用python解压图片并打印代码

Posted 2023-04-21

import zipfile

# 传入压缩文件zfile.zip获取相关信息

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 获取压缩文件中的内容

f_content = zip_file.namelist()

# 压缩前的大小

f_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').file_size

# 压缩后的大小

c_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').compress_size

ZipFile 对象有一个 namelist()方法，返回 ZIP 文件中包含的所有文件和文件夹 的字符串的列表。这些字符串可以传递给 ZipFile 对象的 getinfo()方法，返回一个关 于特定文件的 ZipInfo 对象。ZipInfo 对象有自己的属性，诸如表示字节数的 file_size 和 compress_size，它们分别表示原来文件大小和压缩后文件大小。ZipFile 对象表示 整个归档文件，而 ZipInfo 对象则保存该归档文件中每个文件的有用信息。

从 ZIP 文件中解压缩

ZipFile 对象的 extractall()方法从 ZIP 文件中解压缩所有文件和文件夹，放到当 前工作目录中。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 解压

zip_extract = zip_file.extractall()

zip_extract.close()

运行这段代码后， example.zip 的内容将被解压缩到 C:\\。 或者， 你可以向 extractall()传递的一个文件夹名称，它将文件解压缩到那个文件夹，而不是当前工作 目录。如果传递给 extractall()方法的文件夹不存在，它会被创建。例如，如果你用 exampleZip.extractall('C:\\ delicious')取代处的调用，代码就会从 example.zip 中解压 缩文件，放到新创建的 C:\\delicious 文件夹中。

ZipFile 对象的 extract()方法从 ZIP 文件中解压缩单个文件。

创建和添加到 ZIP 文件

要创建你自己的压缩 ZIP 文件，必须以“写模式”打开 ZipFile 对象，即传入'w' 作为第二个参数(这类似于向 open()函数传入'w'，以写模式打开一个文本文件)。

如果向 ZipFile 对象的 write()方法传入一个路径，Python 就会压缩该路径所指 的文件，将它加到 ZIP 文件中。write()方法的第一个参数是一个字符串，代表要添 加的文件名。第二个参数是“压缩类型”参数，它告诉计算机使用怎样的算法来压 缩文件。可以总是将这个值设置为 zipfile.ZIP_DEFLATED(这指定了 deflate 压缩 算法，它对各种类型的数据都很有效)。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('new.zip','w')

# 把zfile整个目录下所有内容，压缩为new.zip文件

zip_file.write('zfile',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

# 把c.txt文件压缩成一个压缩文件

# zip_file.write('c.txt',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

zip_file.close()

这段代码将创建一个新的 ZIP 文件，名为 new.zip，它包含 spam.txt 压缩后的内容。

要记住，就像写入文件一样，写模式将擦除 ZIP 文件中所有原有的内容。如果 只是希望将文件添加到原有的 ZIP 文件中，就要向 zipfile.ZipFile()传入'a'作为第二 个参数，以追加模式打开 ZIP 文件。

参考技术A

我们使用Python实现压缩和解压。读取ZIP文件信息要读取ZIP文件的内容，首先必须创建一个ZipFile对象。ZipFile对象在概念上与File对象相似。

用python实现识别框选图片字体部分，并分割成单独图片

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原问题来自于CSDN问答频道，该问题来源：https://ask.csdn.net/questions/7415845

问题描述：

如何通过代码可以识别框选字体部分（矩形框），并分割成单独图片

---

解决方案——来自答主@桔子code

用python实现，需要安装opencv、numpy模块：切割准确率95%以上， 效果图：

具体代码如下：

#juzicode.com/vx:桔子code
import os,sys,time,cv2
import numpy as np
 
dbg_is_show = False
def show_img(win_name,img,wait_time=0,img_ratio=0.15,is_show=True):
    if is_show is not True:
        return 
    rows = img.shape[0]
    cols = img.shape[1]
    cv2.namedWindow(win_name, cv2.WINDOW_NORMAL )#cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.resizeWindow(win_name,(int(cols*img_ratio),int(rows*img_ratio)))
    cv2.imshow(win_name,img)
    cv2.waitKey(wait_time)
    
if not os.path.exists('out'):
    os.mkdir('out')
    
print('juzicode.com/vx:桔子code')
print(cv2.__version__)
img_src = cv2.imread('src.jpg')
print(img_src.shape)
 
show_img('img_src',img_src,is_show=dbg_is_show)
 
#获取灰度图
img_b, img_g, img_r = cv2.split(img_src) 
show_img('img_r',img_r,is_show=dbg_is_show)
 
img_gray = cv2.bitwise_not(img_r)
img_gray= cv2.medianBlur(img_gray,5)
 
#二值化
thresh_bin,img_bin= cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
show_img('img_bin',img_bin,is_show=dbg_is_show)
 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3, 3))
img_eroded = cv2.erode(img_bin,kernel)      
show_img('img_eroded',img_eroded)   
 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(29, 29))
img_dilated = cv2.dilate(img_eroded,kernel)       
show_img('img_dilated',img_dilated)
 
res = cv2.findContours(img_dilated,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
contours=res[1] 
print ('len(contours):',len(contours))
 
for i in range(0,len(contours)): 
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    print(i,len(contours[i]))
    if len(contours[i])<80:continue
    cv2.rectangle(img_src, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 10)
    newimage=img_src[y:y+h,x:x+w]
    cv2.imwrite( 'out\\\\'+str(i)+".jpg",newimage)
    
show_img("img_dilated_with_contour", img_src) 

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