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QBZ_查看:50 回复:16 评论:50 创建时间:2019-10-03T13:44:10
你们好!!今天,卿本尊来给你们讲一些十分神奇的东西。
还在为封装软件(exe)而苦恼吗?pyinstaller python代码轻松解决
你可能会问,pyinstaller是啥???


顾名思义,"py"代表python,"installer"则代表安装,合起来便是python里面用来封装软件的库啦!
记住,一定要先安装pyinstaller库哦!!!!!
复制下面的代码,只需把里面的文件名改成自己的文件名,并把这个文件保存到和你封装成的程序一个目录下,点击运行。
安装成功后,会出现下面这几个新文件(你的文件名可能和我不一样)
注:这几个文件你可以删除,也可以留着,对软件运行无影响
想要在随时随地,都能运用这个文件?转换为快捷方式就好啦!
你可以把它复制到桌面上,也可以放在一个文件里,品个人喜好判定
效果图如下:
好啦,放代码:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from PyInstaller.__main__ import run
if __name__ == '__main__':
opts = ['绘图软件.py', '-w', '--onefile']
#opts = ['douyin.py', '-F']
#opts = ['douyin.py', '-F', '-w']
#opts = ['douyin.py', '-F', '-w', '--icon=TargetOpinionMain.ico','--upx-dir','upx391w']
run(opts
好啦,今天的pyinstaller教程就到这里啦,拜拜!!!!!!!!!! 


QBZ_#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from PyInstaller.__main__ import run
if __name__ == '__main__':
opts = ['绘图软件.py', '-w', '--onefile']
#opts = ['douyin.py', '-F']
#opts = ['douyin.py', '-F', '-w']
#opts = ['douyin.py', '-F', '-w', '--icon=TargetOpinionMain.ico','--upx-dir','upx391w']
run(opts )点赞0
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QBZ_import cv2
# 人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
vc=cv2.VideoCapture(0)
# 设置视频画面的宽度为480像素,高度为320像素
vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,480)
vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 320)
while True:
# 读取视频帧图像
retval,frame=vc.read()
if not retval or cv2.waitKey(16) & 0xFF == ord("1"):
break
gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.putText(frame, "face", (x-20, y-10),
font, 0.55, (255, 0, 0), 1)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 3)
cv2.imshow('Video', frame)
# 关闭摄像头
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()
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QBZ_车牌目标检测
import cv2
# 从文件读入车牌图像,并转换为灰度
img = cv2.imread('car4.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建车牌检测器
file = 'haarcascade_russian_plate_number.xml'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+file)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
# 标注车牌区域,并保存到文件中
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255 , 0 , 0), 3)
# 裁剪识别区[y0:y1,x:0,x:1]
number_img = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('car_number.jpg', number_img)
# 显示标注后的图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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