semvec/pypi-packages huggingface dataset:
image-to-psd 1.1.0
A library for processing images and saving layers as PSD
Requires Python: >=3.9

# Image to PSD

A Python library for processing images and saving layers as PSD files.

## Prerequisites

Make sure you have [ImageMagick](https://imagemagick.org/index.php) installed. You can install it using the following commands:

### On Ubuntu/Debian:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install imagemagick
```

### On macOS:
You can install ImageMagick using [Homebrew](https://brew.sh/):
```bash
brew install imagemagick
```

### On Windows:
Download and install ImageMagick from the [official website](https://imagemagick.org/script/download.php).

## Installation

You can install the library using pip:

```bash
pip install image_to_psd
```

## Usage

Here is a basic example of how to use the library:

```python
from image_to_psd.processor import process_image

image_url = "https://example.com/image.jpg"
result = process_image(image_url, method_type=1, bandwidth=10, is_dynamic=1, num_colors=50)
```

### Saving Individual Layers

You can also save the individual layers as separate PNG files by setting the `save_layers` parameter to `True`:

```python
from image_to_psd.processor import process_image

image_url = "https://example.com/image.jpg"
result = process_image(image_url, method_type=1, bandwidth=10, is_dynamic=1, num_colors=50, save_layers=True)
```

### Using a Local File

If you want to process a local image file, you can provide the file path instead of a URL:

```python
from image_to_psd.processor import process_image

image_path = "/path/to/your/local/image.jpg"
result = process_image(image_path, method_type=1, bandwidth=10, is_dynamic=1, num_colors=50, save_layers=True)
```

## Configuration

The `process_image` function takes the following parameters:

- `image_path` (str): URL or local path to the image file.
- `method_type` (int): Method type for processing (0 for default, 1 for custom).
- `bandwidth` (int): Bandwidth parameter for MeanShift clustering (used if `method_type` is 1).
- `is_dynamic` (int): Flag to use dynamic color extraction (1 for dynamic, 0 for predefined).
- `num_colors` (int): Number of dominant colors to extract (used if `is_dynamic` is 1).
- `save_layers` (bool): Flag to save individual layers as separate PNG files (default is False).

## License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
pybullet-robot 0.1.4
A generel Python interface class for robot simulations using PyBullet. Also provides an IK interface for multi-end-effector robots that uses bullet physics as a solver.
Requires Python: >=3.10

# PyBullet Robot

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pybullet-robot.svg)](https://badge.fury.io/py/pybullet-robot)

This package provides:
1. A generel Python interface class for robot simulations using [PyBullet](https://www.pybullet.org). Python API class to control and monitor the robot in the simulation.
2. A pybullet inverse kinematics interface that can be used for getting joint position values when end-effector/link targets are provided. Supports multi-end-effector targets and floating-base robots.


## Installation

# From pypi

`pip install pybullet_robot`

# From source

```bash
git clone -b main https://github.com/justagist/pybullet_robot
cd pybullet_robot 
pip install .
```

## Usage

(TODO)
acapulco-dynamic 0.1.2
Una biblioteca para el modelado simbólico y simulación de sistemas dinámicos complejos.
Requires Python: >=3.7

# AcaDyne (Acapulco Dynamic)

**AcaDyne** es una potente biblioteca de cálculo tensorial y simbólico diseñada para ofrecer herramientas avanzadas para matemáticos, físicos, ingenieros y científicos de datos. Proporciona una amplia gama de funciones para trabajar con conjuntos, operaciones simbólicas, simulaciones dinámicas, y más.

## Características

- **Operaciones con Conjuntos**: Soporta operaciones como unión, intersección, diferencia, y conjunto potencia.
- **Manipulación Simbólica**: Incluye simplificación, expansión, factorización, derivación e integración de expresiones simbólicas.
- **Solución de Ecuaciones**: Resuelve ecuaciones algebraicas y diferenciales, incluyendo sistemas de ecuaciones.
- **Simulación de Sistemas Dinámicos**: Simula modelos dinámicos continuos y discretos, incluyendo modelos epidemiológicos como el SIR.
- **Optimización y Análisis**: Ofrece técnicas de optimización global y análisis de estabilidad para sistemas complejos.
- **Transformaciones Matemáticas**: Realiza transformaciones de Lorentz y cálculos de series de Fibonacci.

## Instalación

Puedes instalar AcaDyne directamente desde PyPI usando `pip`:
 
 $ pip install acapulco-dynamic

Licencia
AcaDyne está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0. Consulta el archivo LICENSE para más información.

Contacto
Para preguntas o sugerencias, por favor contacta a [acadyne@gmail.com].

### Explicación

- **Título y Descripción**: Proporciona un resumen claro del propósito y capacidades de la biblioteca.
- **Características**: Enumera las principales funciones y capacidades de la biblioteca para dar una idea clara de su alcance.
- **Instalación**: Proporciona instrucciones para instalar el paquete usando `pip`.
- **Uso**: Incluye ejemplos básicos de cómo usar algunas de las funciones clave de la biblioteca.
- **Contribuciones**: Explica cómo otros pueden contribuir al proyecto.
- **Licencia**: Indica la licencia bajo la cual se distribuye el software.
- **Contacto**: Proporciona un correo electrónico o método de contacto para soporte o consultas.

Este README debería servir como un buen punto de partida para cualquier usuario interesado en usar o contribuir a