Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 색상 조정 기능을 실현하기 위해 Python을 배우십시오.
Python을 배워서 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 색상 조정 기능을 구현하세요
요약:
인터넷의 급속한 발전에 따라 이미지 처리 및 저장에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 클라우드 스토리지 서비스의 출현은 이미지 스토리지를 위한 편리하고 효율적인 솔루션을 제공하며, Qiniu Cloud는 가장 인기 있는 클라우드 스토리지 서비스 중 하나입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 Qiniu Cloud의 이미지 처리 기능을 사용하여 사진 색상 조정을 완료하는 방법을 소개합니다.
기사 텍스트:
1. 준비:
먼저 Qiniu Cloud에 저장 공간(Bucket)을 만들고 해당 액세스 키와 비밀 키를 얻어야 합니다. 이 두 키는 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하는 데 사용됩니다. 또한 Python 요청 라이브러리도 설치해야 합니다.
2. Qiniu Cloud 인터페이스와 연결:
Python의 요청 라이브러리를 사용하여 HTTP 요청을 만들고 해당 요청 URL과 요청 매개변수를 구성하여 Qiniu Cloud의 API에 요청을 보낼 수 있습니다.
import requests import hashlib import hmac import base64 access_key = "your_access_key" secret_key = "your_secret_key" bucket_name = "your_bucket_name" # 构建URL url = "http://rs.qiniu.com/stat/" + bucket_name # 查询存储空间信息的API接口 # 构建请求参数 params = {} params['bucket'] = bucket_name # 生成AccessToken sign = hmac.new(secret_key.encode('utf-8'), url.encode('utf-8'), hashlib.sha1).digest() token = access_key + ':' + base64.urlsafe_b64encode(sign).decode('utf-8') # 发送GET请求 response = requests.get(url, params=params, headers={'Authorization': 'Qiniu ' + token}) # 处理返回结果 if response.status_code == 200: result = response.json() # 将返回结果转为JSON格式 print(result) else: print("Request Failed:", response.status_code)
위의 코드를 통해 저장공간의 기본정보를 얻을 수 있습니다.
3. 이미지 색상 조정:
Qiniu Cloud는 이미지 처리 매개변수를 조정하여 색상 조정 효과를 얻을 수 있습니다.
def image_color_adjust(image_url, bucket_name): access_key = "your_access_key" secret_key = "your_secret_key" # 构建URL url = "http://<domain>/style/<style>/<source>" # 构建请求参数 params = {} params['bucket'] = bucket_name params['source'] = base64.urlsafe_b64encode(image_url.encode('utf-8')).decode('utf-8') params['style'] = "your_style" # 调整图片色彩的样式 # 生成AccessToken sign = hmac.new(secret_key.encode('utf-8'), url.encode('utf-8'), hashlib.sha1).digest() token = access_key + ':' + base64.urlsafe_b64encode(sign).decode('utf-8') # 发送GET请求 response = requests.get(url, params=params, headers={'Authorization': 'Qiniu ' + token}) # 处理返回结果 if response.status_code == 200: result = response.json() # 将返回结果转为JSON格式 print(result) else: print("Request Failed:", response.status_code) # 调用函数 image_url = "http://example.com/path/to/image.jpg" # 替换为需要调整色彩的图片URL bucket_name = "your_bucket_name" image_color_adjust(image_url, bucket_name)
위 코드의 <domain>
、<style>
和<source>
는 실제 도메인 이름, 스타일, 이미지 URL로 바꿔야 합니다. 위의 코드를 통해 지정된 그림에 대한 색상 조정 효과를 얻을 수 있습니다.
요약:
이 기사에서는 Python을 도구로 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 Qiniu Cloud의 이미지 처리 기능을 사용하여 사진 색상 조정을 완료하는 방법을 설명합니다. 이 기사를 공부하면 Qiniu Cloud의 기능을 더 잘 이해하고 적용하여 더욱 풍부한 이미지 처리 효과를 얻을 수 있습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다!
위 내용은 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 색상 조정 기능을 실현하기 위해 Python을 배우십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
