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Pandas_teste.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+print('Inicio do código\n')
+##############################################
+def pessoa (nome, sobrenome, idade):
+    print('Nome : ' + nome)
+    print('Sobrnome : ' + sobrenome)
+    print('Idade : ' + str(idade))
+
+d = {'nome':'Natan', 'sobrenome':'Ogliari', 'idade':28} #dicionario
+pessoa(**d)
+##############################################
+
+
+df_satelites = pd.read_csv('satelites\\satelites_operando_comercialmente.csv', sep=';')
+df_satelites.drop_duplicates(inplace=True)
+df_satelites.reset_index(drop=True, inplace=True)
+
+
+print(df_satelites.info())
+df_satelites.head()
+
+print(df_satelites.index) #Imprimi os arqiuivos dos csv
+
+###Trabalhando com gráficos
+
+"""plt.figure(figsize=(5,3))
+plt.tick_params(labelsize=12)
+sns.countplot(date=df_satelites, x='Tipo de Direito')"""
+
+df_satelites_brasileiros = df_satelites.loc[df_satelites['Tipo de Direito'] == 'Brasileiro']
+df_satelites_banda = df_satelites.loc[df_satelites['Posição orbital'] == '98ºO']
+#plt.plot(df_satelites_brasileiros, df_satelites_banda)
+plt.figure(figsize=(15,5))
+plt.xticks(rotation=90)
+plt.tick_params(labelsize=12)
+sns.countplot(data=df_satelites_brasileiros, x='Bandas do satélite')
+
+import scrapy
+
+#https://www.hashtagtreinamentos.com/webscraping-no-python
+
+
+
+
+class ImdbSpider(scrapy.Spider):
+    name = 'imdb'
+    start_urls = ['http://imdb.com/']
+
+    def parse(self, response):
+        for filmes in response.css('.titleColumn'):
+            yield{
+                'titulo': filmes.css('.titleColumn a::text').get(),
+                'ano': filmes.css('.secondaryInfo ::text').get()[1:-1],
+                'nota': response.css('strong::text').get()
+            }

le_placa.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import cv2
 import pytesseract
+from pytesseract import Output
 from PIL import Image
 import string
 import re
@@ -15,7 +16,8 @@
 (T,Thresh2) = cv2.threshold(Thresh3, 0 ,255,
  cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)
 (T,Thresh4) = cv2.threshold(Thresh2, 30, 255, cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH)
-cv2.imshow("Placa lida", Thresh4)
+nome_da_janela = 'Placa lida'
+cv2.imshow(nome_da_janela, Thresh4)
 cv2.waitKey(0)
 
 print( 'PIXEL DA IMAGEM: ' + str(img))
@@ -25,6 +27,21 @@
 texto1 = pytesseract.image_to_string(img, lang='por')
 print( 'Lido a placa:' + texto1)
 
-imagem = cv2.imread("print_1.jpg")
+imagem = cv2.imread("texto.jpg")
 texto = pytesseract.image_to_string(imagem, lang='por')
 print(texto)
+
+############### FROM
+print('AQUI PAR ABAIXO')
+d = pytesseract.image_to_data(imagem, output_type=Output.DICT)
+print(d.keys())
+
+n_bordas = len(d['text'])
+for i in range(n_bordas):
+     if int(d['conf'][i]) > 60 :
+      (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])
+      img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
+
+nome_da_janela_1 = ' Imagem com retangulo'
+cv2.imshow(nome_da_janela_1, imagem) #Indica o nome do retangulo e a imagem a ser exibida.
+cv2.waitKey(0)