[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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali [PYTHON:TODAY] analitikasi
[PYTHON:TODAY] (@python2day) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 64 151 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 046-o'rinni va Rossiya mintaqasida 9 511-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 64 151 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 199 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 16.29% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.48% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 10 454 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 6 081 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 64 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, soft, install, pip, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
