[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 64 151 подписчиков, занимая 2 046 место в категории Технологии и приложения и 9 511 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 64 151 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 199, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.29%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 9.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 10 454 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 6 081 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 64.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
git clone https://github.com/RishiDesai/FaceEnhance
cd FaceEnhance
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python install.py
😰 Протестировать можно одной командой:
python test.py --input examples/dany_gpt_1.png --ref examples/dany_face.jpg --out examples/dany_enhanced.png
⌨️ Есть даже веб-интерфейс на Gradio (python demo.py) для быстрого теста без кода.
5️⃣ GitHub/Инструкция
#python #soft #codeimport cv2
from typing import Tuple
def load_image(path: str) -> cv2.Mat:
"""Загружает изображение с указанного пути."""
image = cv2.imread(path)
if image is None:
raise FileNotFoundError(f"Изображение не найдено: {path}")
return image
def detect_faces(image: cv2.Mat) -> Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]:
"""Находит лица на изображении с помощью каскада Хаара."""
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
return tuple(faces)
def blur_faces(image: cv2.Mat, faces: Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]) -> cv2.Mat:
"""Размывает найденные лица на изображении."""
for (x, y, w, h) in faces:
face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
blurred = cv2.GaussianBlur(face_roi, (99, 99), 30)
image[y:y+h, x:x+w] = blurred
return image
def save_image(image: cv2.Mat, path: str) -> None:
"""Сохраняет изображение на диск."""
cv2.imwrite(path, image)
if __name__ == "__main__":
input_path = "/home/kali/Coding/TEST/man.png"
output_path = "blurred_faces.jpg"
img = load_image(input_path)
found_faces = detect_faces(img)
print(f"👀 Найдено лиц: {len(found_faces)}")
blurred_img = blur_faces(img, found_faces)
save_image(blurred_img, output_path)
print(f"✅ Сохранено: {output_path}")
👨💻 Возможности:
🖱 Автоматическое обнаружение лиц;
🖱 Размытие без потери качества остальной части фото;
🖱 Работает за считанные секунды;
🖱 Код полностью на Python + OpenCV.
📂 Сохраняй и экспериментируй! Лойс не забудь поставить 👍
#python #soft #code
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
