Python 凭借语法的易学性，代码的简洁性以及类库的丰富性，赢得了众多开发者的喜爱。
下面我们来看看，用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能？
百度飞桨
百度飞桨 paddlepaddle 是百度开源的深度学习工具，其功能强大，基于该工具我们可以实现很既有趣又有用的功能。
在使用之前，我们肯定要先安装喽。
安装完成后，我们来体验几个有趣的项目批量抠图批量获取指定目录下的图片，然后通过 paddlehub 训练好的模型进行批量抠图处理
Output:
我们可以看到，经过处理之后的图片自动保存在目录 humanseg_output 下面
我们可以对比下处理前后图片的差异
整体来看，抠图效果还是非常棒的！
注意：如果执行代码没有生成对应的 out 文件夹，可以重新手动安装模型再尝试
自然语言处理
飞浆同样有很强的自然语言处理能力，在处理文字情绪识别方面也非常突出
Output:
可以看出，文字情绪的识别还是非常准确的，当然我们这里语料比较少，在大语料、更复杂的语言环境下，飞浆的表现如何还有待验证。
人脸识别
当今社会人脸识别可以说是随处可见，口罩似乎也成为我们日常出现必备的条件，飞浆工具也增加了口罩识别功能，我们来看看
face.jpg 如下
Output:
可以看出，已经判断出超过99%的概率，该张图片是没有佩戴口罩的
人脸关键点检测
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口
我们以如下这张图片作为待检测图片
可以看到人脸关键点已经标注出来，并且把检测后的图片自动存储在 face_landmark_output 目录下
OpenCV
OpenCV 作为最为著名的计算机视觉工具，基于它我们也可以做很多有趣的事情 首先我们安装好 OpenCV 库
猫脸识别
在当今社会，谁还没有一个两个猫主子呢，高冷的猫咪往往会得到人们特殊的爱戴！
我们也习惯了人脸识别，今天就通过几行代码来看看猫脸识别是怎么的呢
首先我们到安装目录下提取锚链识别 XML 分类器，具体目录如下
我们复制 haarcascade_frontalcatface.xml 到自己的项目下即可
Output:
获取摄像头人脸
我们编写一个获取实时动态视频流的代码，实时获取当中的人脸信息
注意这里使用的分类器是 haarcascade_frontalface_default.xml，可不要用错哦
Output:
自行在自己的电脑上尝试下哦~
快速生成动图
在很多时候，尤其是在线聊天时，输了什么也不能输掉斗图啊，下面的代码可以快速生成动图，在和朋友的斗图当中，得胜的把握又增加了
Output:
动图二维码
二维码在我们的生活当中实在时太重要了，收付款、快速进入网站，访问各种统计信息等等，下面就来快速生成一个有趣的动图二维码
我们使用的图片如下
代码如下
Output:
ftp 服务器
可能很多人不知道，通过 Python 几行简单代码，我们可以快速实现一个简易的 ftp 服务器，这样在局域网内进行文件传输不再发愁啦！
代码非常简单，直接运行 Python 自带的 http 服务器即可
接下来我们访问本地 IP + 端口8090
很强大，很简单，很好用！
字符画
字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色，字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感
我们只需要短短几行代码，就可以完成字符画的制作
我们使用的图片如下
代码如下
IMG = "3.jpg"
WIDTH = 80
HEIGHT = 40
OUTPUT = "./ascii/ascii.txt"
ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
# 将256灰度映射到70个字符上
def get_char(r,g,b,alpha = 256):
if alpha == 0:
return ' '
length = len(ascii_char)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
unit = (256.0 + 1)/length
return ascii_char[int(gray/unit)]
im = Image.open(IMG)
im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST)
txt = ""
for i in range(HEIGHT):
for j in range(WIDTH):
txt += get_char(*im.getpixel((j,i)))
txt += '\n'
print(txt)
#字符画输出到文件
with open(OUTPUT,'w') as f:
f.write(txt)
Output:
好了，这就是今天分享的内容，如果喜欢，就点个赞吧~
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