1. PIL方式打开的图片判断维度    好久没更新啦,哈哈哈~~!今天跟宝宝们分享一篇如何判断灰度图像和彩色图像维度的方法.我们在读取灰度图像和彩色图像时,发现读取出来的图片维度不同,当我们要做后续操作的时候,很可能去人工判断,那样显得自己憨憨的,今天就帮各位宝宝解决这个问题啦!!! 读取灰度图片,获取的格式是:(height, width),此时就只有两维了,灰度图像channel为1,就会被省略掉.读取彩色图片,获取的格式是:(height,width,channel),此时channel

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(

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

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/82718375 --------------------------------------------------------------------------------------------- opencv读取彩色图片:BGR,(h,w,c) 例如: cv2.imread(‘test.jpg’) Skimage读彩色图片:RGB,(h,w,c) 例如: from skimag

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

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

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),

# -*- 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

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

# -*- 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)

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

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.

1.img.crop((x1, y1, x2, y2)) 进行图片的裁剪 参数说明: x1, y1, x2, y2 表示图片的大小 2. img.resize((w, h)) # 进行图片的维度变化 参数说明:(w, h) 表示变换以后的图片的大小 代码说明:创建一个新的文件,对每张图片进行1/4 - 3/4进行裁剪, 对裁剪以后的图片进行图片维度的变化 第一步:进行文件,然后创建一个文件用于进行存储,如果不存在,就使用os.mkdir 进行创建 第二步:使用img.crop() 进行图片的裁剪

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

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   +        =  

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

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

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 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

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写