Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning with Python
El canal Machine Learning with Python (@codeprogrammer) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 67 813 suscriptores, ocupando la posición 2 411 en la categoría Educación y el puesto 5 035 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 67 813 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 55, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.56% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 776 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 734 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
from PIL import ImageFilter
blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)
• Apply a box blur with a given radius.
box_blur = img.filter(ImageFilter.BoxBlur(5))
• Apply a Gaussian blur.
gaussian_blur = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))
• Sharpen the image.
sharpened = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)• Find edges.
edges = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
• Enhance edges.
edge_enhanced = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
• Emboss the image.
embossed = img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
• Find contours.
contours = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
VII. Image Enhancement (ImageEnhance)
• Adjust color saturation.
from PIL import ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Color(img)
vibrant_img = enhancer.enhance(2.0)
• Adjust brightness.
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
bright_img = enhancer.enhance(1.5)
• Adjust contrast.
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
contrast_img = enhancer.enhance(1.5)
• Adjust sharpness.
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)
sharp_img = enhancer.enhance(2.0)
VIII. Drawing (ImageDraw & ImageFont)
• Draw text on an image.
from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36)
draw.text((10, 10), "Hello", font=font, fill="red")
• Draw a line.
draw.line((0, 0, 100, 200), fill="blue", width=3)• Draw a rectangle (outline).
draw.rectangle([10, 10, 90, 60], outline="green", width=2)
• Draw a filled ellipse.
draw.ellipse([100, 100, 180, 150], fill="yellow")
• Draw a polygon.
draw.polygon([(10,10), (20,50), (60,10)], fill="purple")#Python #Pillow #ImageProcessing #PIL #CheatSheet ━━━━━━━━━━━━━━━ By: @CodeProgrammer ✨
from PIL import Image
img = Image.open("image.jpg")
• Save an image.
img.save("new_image.png")
• Display an image (opens in default viewer).
img.show()• Create a new blank image.
new_img = Image.new("RGB", (200, 100), "blue")
• Get image format (e.g., 'JPEG').
print(img.format)
• Get image dimensions as a (width, height) tuple.
width, height = img.size• Get pixel format (e.g., 'RGB', 'L' for grayscale).
print(img.mode)
• Convert image mode.
grayscale_img = img.convert("L")
• Get a pixel's color value at (x, y).
r, g, b = img.getpixel((10, 20))
• Set a pixel's color value at (x, y).
img.putpixel((10, 20), (255, 0, 0))II. Cropping, Resizing & Pasting • Crop a rectangular region.
box = (100, 100, 400, 400)
cropped_img = img.crop(box)
• Resize an image to an exact size.
resized_img = img.resize((200, 200))
• Create a thumbnail (maintains aspect ratio).
img.thumbnail((128, 128))• Paste one image onto another.
img.paste(another_img, (50, 50))III. Rotation & Transformation • Rotate an image (counter-clockwise).
rotated_img = img.rotate(45, expand=True)
• Flip an image horizontally.
flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
• Flip an image vertically.
flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
• Rotate by 90, 180, or 270 degrees.
img_90 = img.transpose(Image.ROTATE_90)• Apply an affine transformation.
transformed = img.transform(img.size, Image.AFFINE, (1, 0.5, 0, 0, 1, 0))
IV. ImageOps Module Helpers
• Invert image colors.
from PIL import ImageOps
inverted_img = ImageOps.invert(img)
• Flip an image horizontally (mirror).
mirrored_img = ImageOps.mirror(img)
• Flip an image vertically.
flipped_v_img = ImageOps.flip(img)
• Convert to grayscale.
grayscale = ImageOps.grayscale(img)• Colorize a grayscale image.
colorized = ImageOps.colorize(grayscale, black="blue", white="yellow")• Reduce the number of bits for each color channel.
posterized = ImageOps.posterize(img, 4)• Auto-adjust image contrast.
adjusted_img = ImageOps.autocontrast(img)
• Equalize the image histogram.
equalized_img = ImageOps.equalize(img)
• Add a border to an image.
bordered = ImageOps.expand(img, border=10, fill='black')
V. Color & Pixel Operations
• Split image into individual bands (e.g., R, G, B).
r, g, b = img.split()
• Merge bands back into an image.
merged_img = Image.merge("RGB", (r, g, b))
• Apply a function to each pixel.
brighter_img = img.point(lambda i: i * 1.2)
• Get a list of colors used in the image.
colors = img.getcolors(maxcolors=256)
• Blend two images with alpha compositing.
# Both images must be in RGBA mode blended = Image.alpha_composite(img1_rgba, img2_rgba)VI. Filters (ImageFilter)
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