criado por marcelo maurin #14/04/2018 dic_Apps={ 1:"Arduino", 2:"Delphi", 3:"C##", 4:"c++", 5:"PYTHON" } print("Imprimindo:") print("Dicionario:",dic_Apps) print("Chaves:",dic_Apps.keys()) print("Valores:",dic_Apps.values()) print("Todos itens:",dic_Apps.items()) for chave in dic_Apps.keys(): print("chave:",chave) for valor in dic_Apps.values(): print("Valor:",valor) for item in dic_Apps.items(): print("Item:",item)
Neste exemplo, gravamos um arquivo chamado analisa.log, e lemos o arquivo.
Para demonstrar o uso de I/O em python.
#Criando Python estrutura de Arquivos
#Estrutura de Log<br>#criado por Marcelo Maurin Martins
import sys
#Abre log
def AbreLog():
return(open('analisa.log','r'))
def FechaLog(Log):
Log.close()
def processalinha(linha):
output = linha #por enquanto nao faz nada
print('Linha:',linha)
return output
def LeLog(Log):
for linha in Log.readlines():
processalinha(linha)
def CriaLog():
Log = open('analisa.log','w')
for conta in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
Log.write('teste\n')
FechaLog(Log)
def main():
print('Programa de analise de Dados')
CriaLog()
Log = AbreLog()
LeLog(Log)
FechaLog(Log)
#inicia
main()
Comentando o programa
O primeiro comando a rodar é o main(), que será chamado.
A função main(), é definido ao chamar o def main():, que executa as seguintes rotinas:
Crialog()
AbreLog
LeLog(Log)
FechaLog(log)
CRIALOG
O CriaLog, cria um arquivo analisa.log, armazenando o texto ‘TESTE’, 10 vezes.
Este programa permite detectar faces em um sistema de CFTV, permitindo a o posterior reconhecimento.
Roda em linux e Windows
import sys import numpy as np import cv2 # Pega o nome do arquivo a ser analisado Arquivo = sys.argv[1] load an color image in grayscale img = cv2.imread(Arquivo) print("Carregado:%s",Arquivo) classificador = cv2.CascadeClassifier("/projetos/python/cv/face.xml") imagemCinza = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) facesDetectadas = classificador.detectMultiScale(imagemCinza, scaleFactor=1.5, minSize=(100,100)) for (x,y,l, a ) in facesDetectadas: print("Face:",x,y) cv2.destroyAllWindows() print("Finalizou")
Este exemplo simples é utilizado no sistema de identificação de CFTV de minha casa.
# Encontre o numero de núcleos do seu computador
nproc
# Substitua o 4 pelo resultado obtido em nproc
make -j4
sudo make install
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
Passo 6: Teste o OpenCV3
Vamos testar um aplicativo de remoção de olhos vermelhos escrito em OpenCV para testar nossas instalações em C ++ e Python.
Os binários compilados irão estar disponíveis após a compilação.
Passo 6.2: Teste o código em Python
Abra o vim, e edite o seguinte código:
vim ipython
# open ipython (execute esta linha no console) ipython # import cv2 and print version (run following commands in ipython) importcv2 print cv2.__version__ # Se o OpenCV3 estiver instalado corretamente, # na linha de comando aparecerá a saída 3.3.1 # Pressione CTRL+D para sair do ipython
Para executar o removedor de olhos vermelhos
python removeRedEyes.py
Sempre que você estiver executando scripts Python que usam o OpenCV, você deve ativar o ambiente virtual que criamos, usando o comando workon.
Registre-se e baixe o código
Tradução
Este artigo é uma adaptação a partir do artigo original, contendo várias modificações, em caso de problemas, envie-nos um email
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