PIL matplotlib 图片关闭

python 用PIL Matplotlib处理图像的基本操作

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena

python base64 编解码，转换成Opencv，PIL.Image图片格式

二进制打开图片文件,base64编解码,转成Opencv格式: # coding: utf-8 import base64 import numpy as np import cv2 img_file = open(r'00.JPG','rb') # 二进制打开图片文件 img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码 img_file.close() # 文件关闭 img_b64decode = base64.b64dec

CSS之图片关闭

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

Python PIL Image图片显示系列

1. PIL Image图片显示在使用PIL函数中的Image方法读取图片时,对于图片的shape,可能有不少宝宝存在疑惑.是什么疑惑了?就是image = Image.open(image_path),当你执行print(image.size)时,你得到的是图片的真实维度:W * H(宽和高),但在后续的使用中,我们使用的却是Image的数组形式,此时的维度是: H * W(高和宽).怎么查询了它的数组形式了,再加一行代码,image = np.array(image),即可输出print(

python PIL实现图片合成

在项目中需要将两张图片合在一起.遇到两种情况,一种就是两张非透明图片的合成, 一种是涉及到透明png的合成. 相关API见 http://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/Image.html 第一种情况,直接将两张图片合在一起就可以了.如下图所示,将两张图片合在一起 + = 详细代码 from PIL import Image #加载底图 base_img = Image.open(ur'D:\Desktop\1.p

利用PIL实现图片的切割

功能描述: 切图前是一张图,切图后就是九张图!!! 展示: 实现流程图: 代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- ''' 将一张图片填充为正方形后切为9张图 ''' from PIL import Image import sys #将图片填充为正方形 def fill_image(image): width, height = image.size #选取长和宽中较大值作为新图片的 new_image_length = width if width > height else

python PIL图像处理-图片上添加文字

首先需要安装库pillow cmd安装命令:pip install pillow 安装完后,编写脚本如下: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def gen_img(size=None): if size is None: size = 400 #生成大小为400x400RGBA是四通道图像,RGB表示R,G,B三通道,A表示Alpha的色彩空間 image = Image.new(mode='RGBA', size=(400, 400),

Python实现PIL将图片转成字符串

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan from PIL import Image, ImageFilter codeLib = '''@#$%&?*aeoc=<{[(/l|!-_:;,."'^~` ''' count = len(codeLib) print(count) def trans_photo(image_file): # 将彩色图片转化为黑白的图片 image_file = image_file.convert("L

PIL实现图片框架以及生成图片验证码

1. PIL的基本概念 PIL:即Python Imaging Library,是Python平台事实上的图像处理标准库. PIL中涉及通道(bands)和模式(mode)这两个重要概念. (1)通道每张图片都是由一个或者多个数据通道构成.PIL允许在单张图片中合成相同纬度和深度的多个通道. 以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别是R.G.B通道,而对于灰度图像,则只有一个通道. (2)模式图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽.当前支持如下模式: 1: 1位像素,表示黑和白

python PIL比较图片像素

# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * def compare_pic_L(pic1,pic2): #打开第一张图片 im1 = Image.open(pic1).convert('L') print im1.format ,im1.size, im1.mode #像素值转数组 aim1 = np.transpose(array(im1)) #im1.show() im2=Image.open(pic2)

使用PIL将图片转成字符

注意:转化成txt后,txt的字体使用“宋体”,不能使用“微软雅黑”,否则图像会变形 import numpy as npfrom PIL import Image if __name__ == '__main__': image_file = 'huarun3.png' height = 100 img = Image.open(image_file) img_width, image_height = img.size print('img_width:', img_width) print

python使用PIL压缩图片

import Image import os import os.path import sys path = sys.argv[1] small_path = (path[:-1] if path[-1]=='/' else path) +'_small' if not os.path.exists(small_path): os.mkdir(small_path) for root, dirs, files in os.walk(path): for f in files: fp = os.

Python matplotlib图片转化成矢量图并裁剪

Python目前可以生成的图的格式是:eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff 在写论文时候我一般生成png,结果发现打印成PDF文件的时候非常模糊,其他的格式也基本试了下(我真闲),发现效果有差不多,最后网上找教程发现svg转成矢量图emf打印成PDF效果会比较好. 转换过程中由于自己电脑没有装ps,所以格式转换很麻烦,最后找到INKSCAPE(点击即可下载)这个软件可以很好的转换成矢量图. 看看对比效

角点检测和匹配——Harris算子

一.基本概念角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的

【Computer Vision】角点检测和匹配——Harris算子

一.基本概念角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的

Python,PIL压缩裁剪图片

自己写了用来压缩 DC 照片的,批量处理整目录文件,非常方便.需要安装 PIL #!/usr/bin/env python import Image import os import os.path import sys path = sys.argv[1] small_path = (path[:-1] if path[-1]=='/' else path) +'_small' if not os.path.exists(small_path): os.mkdir(small_path) fo

pyhton图片合成模块-PIL

文章链接:https://www.cnblogs.com/lilinwei340/p/6474170.html python PIL实现图片合成在项目中需要将两张图片合在一起.遇到两种情况,一种就是两张非透明图片的合成, 一种是涉及到透明png的合成. 相关API见 http://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/Image.html 第一种情况,直接将两张图片合在一起就可以了.如下图所示,将两张图片合在一起 + =

【326】PIL 截图及图片识别

参考:另一种用python识别图片文字的方法参考:Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别参考:Python3+Selenium3环境构建填坑之旅参考:基于python的-PIL定位截图参考:Python的PIL(图片截取) 参考:Python实现截图参考:Python实现屏幕截图的两种方式参考:python图像处理:pytesseract和PIL 参考:Python编写屏幕截图程序方法(clipboard) 一.定位截图安装库:pillow(PIL

PIL图片合成旋转缩放

用PIL实现图片的旋转,缩放,合成我们需要知道合成位置的中心点坐标,用中心点坐标,不使用左顶点的坐标是由于缩放过程容易计算. 假设A是局部透明的图片,我们希望把B放在A的底部,仅从A的透明部分显示B的部分. 步骤就是, 1.先创建空白的图片C,大小和A目标图片一样大. 2.对B进行缩放到指定大小B0 3.新建空白图片D,宽和高相等,等于B0的对角线长度,目的是防止旋转后丢失部分图像 4.将B0放到D的中间并旋转指定角度得到E. 5.将E合成到C的指定位置 6.将A合成到C上 from PIL

基于Python PIL实现简单图片格式转化器

基于Python PIL实现简单图片格式转化器目录基于Python PIL实现简单图片格式转化器 1.简介 2.前期资料准备 2.1.1如何实现图片格式转换? 2.1.2如何保存需要大小的图片? 2.2前端页面支持 2.2.1图片文件选择 2.2.2 保存文件到目标路径 2.2.3预览图片 2.2.4 待更新 1.简介提示:阅读本文,默认你对Python有一定了解,并且安装有PIL,对tkinter有一定使用基础.文中所有代码皆在Python3版本上实现,请务必注意 Pyhton

PIL matplotlib 图片关闭

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