Bablosoft

Клик по элементу, пока тот существует

Поддержка

  • DuckDuckD

    получить из json значения по фильтру

    Поддержка
    0 Votes
    3 Posts
    454 Views
    DuckDuckD

    @Oyasumi-Punpun said in получить из json значения по фильтру:

    [[RESULT]] = json.result.filter(function (obj) { return obj.id === id; })[0];

    хм, интересно, спасибо.
    Я решил через кубик браузер - яваскрипт так

    var json = JSON.parse([[SAVED_CONTENT]]); const id = [[ID]]; [[RESULT]] = json.result.find(obj => obj.id === id);

    в старом кубике так не работает.

  • I

    Как сделать Яндекс поисковиком по умолчанию?

    Поддержка
    0 Votes
    9 Posts
    825 Views
    T

    Привет!

    @FastSpace, а в чем может быть проблема, если отображается только google?

    Заранее спасибо!

    9e984a2e-2660-405f-a096-cea99b07eed2-image.png

  • B

    Как вытащить текст по Xpath

    Поддержка
    0 Votes
    8 Posts
    958 Views
    G

    С учетом того, что вам наверно нужен универсальный запрос для всех элементов, а не конкретно к этому, то нужно прикладывать часть кода страницы, а не только title. Или предоставить url страницы

  • mocardM

    Можно ли сравнить Фото по Фото а не по размеру файла?

    Поддержка
    0 Votes
    3 Posts
    632 Views
    G

    Вот код на питоне которые исщет похожие картники
    Там задаются 4 картинки вычисляется их хеш и потом исщется та которая наиболее похожа другую
    может его можно как то адаптрировать под javascript
    если питон не знаешь учи

    вообще то принцип такой картика уменьшается в размере переводится в черно белую и потом вычисляется ее хеш который потом сравнивается с другими такими же похожими картиками.

    Еще можно заморачаться и написать нейросеть которая будет определять что у тебя там на картники или на что это вообще похоже но в этом я не силен.

    import cv2 #Функция вычисления хэша def CalcImageHash(FileName): image = cv2.imread(FileName) #Прочитаем картинку resized = cv2.resize(image, (8,8), interpolation = cv2.INTER_AREA) #Уменьшим картинку gray_image = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Переведем в черно-белый формат avg=gray_image.mean() #Среднее значение пикселя ret, threshold_image = cv2.threshold(gray_image, avg, 255, 0) #Бинаризация по порогу #Рассчитаем хэш _hash="" for x in range(8): for y in range(8): val=threshold_image[x,y] if val==255: _hash=_hash+"1" else: _hash=_hash+"0" return _hash def CompareHash(hash1,hash2): l=len(hash1) i=0 count=0 while i<l: if hash1[i]!=hash2[i]: count=count+1 i=i+1 return count hash1=CalcImageHash("1.png") hash2=CalcImageHash("2.png") hash3=CalcImageHash("3.png") hash4=CalcImageHash("4.png") print(hash1) print(hash2) print(hash3) print(hash4) print(CompareHash(hash1, hash2)) print(CompareHash(hash1, hash3)) print(CompareHash(hash1, hash4)) print(CompareHash(hash2, hash3)) print(CompareHash(hash2, hash4)) print(CompareHash(hash3, hash4)) minHash = CompareHash(hash1, hash2) img = 1 if(CompareHash(hash1, hash3) < minHash): minHash = CompareHash(hash1, hash3) if(CompareHash(hash1, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash1, hash4) if(CompareHash(hash2, hash3) < minHash): minHash = CompareHash(hash2, hash3) img = 2 if(CompareHash(hash2, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash2, hash4) img = 2 if(CompareHash(hash3, hash4) < minHash): minHash = CompareHash(hash3, hash4) img = 3 print(img, minHash)
  • P

    Вопрос по модулю СМС

    Поддержка
    0 Votes
    4 Posts
    631 Views
    Alex84A

    СМС Активейтед норм на них реагирует ( я даж думал можн его обмануть так ) Но блин Совесть не позволяет :)))