Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理其他图片得到,或者直接创建一个图片. 使用Image模块中的open函数打开一张图片: 1 2 3 4 5 6 >>> from PIL import Image >>> im = Image.open("lena.ppm") 如果打开成功,返回一个Image对象,可以通过对象属性检查文件内容 >>> fr

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理

http://python.jobbole.com/84956/ Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存.图像显示.格式转换以及基本的图像处理操作等. 1)使用 Image 类 PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例:你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建. 要从文件加载图像,可以使用open( )函数,

杂项之图像处理pillow 本节内容 参考文献 生成验证码源码 一些小例子 1. 参考文献 http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/ pillow中文文档http://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/ pillow官方文档http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/43529319 一些小例子http://python.jobbole.com/83685/ pill

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Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值.在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R.G.B.A.整数的范围0~255.RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色.可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色,因为R分量最大,G.B分量为0,所以呈现出来是红色.但是当alpha值为0时,无论是什么颜色,该颜色都不可见,可以理解为透明. from P

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度

转自:http://www.ituring.com.cn/tupubarticle/2024 第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

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摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子.Prewitt算子.Sobel算子和Laplacian算>,作者: eastmount . 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素.动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展.这时需要开展

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

Introduction A lot of applications use digital images, and with this there is usually a need to process the images used. If you are building your application with Python and need to add image processing features to it, there are various libraries you

Python图像处理库:PIL中Image,ImageDraw等基本模块介绍 标签: 图像处理PILPYTHON 2016-08-19 10:58 461人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 其他(33)  测试技术(38)    目录(?)[+]   常用操作 合成 Image.blend(i1,i2,a)/Image.composite(i1,i2,mask) 缩略图 thumbnail(size,filter=None)  Modifies in-place,Preserves asp

在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法. 所以,在做图像处理之前,我们须要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及事实上现.本文基于这个需求.使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换. 对于彩色图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是"RGB".而对于灰度图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,打开后,其模式为"L".

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

快过年了,各种互联网产品都出来撒红包.某宝一年一度的“集五福活动”更是成为每年的必备活动之一. 虽然到最后每人大概也就分个两块钱,但作为一个全民话题,大多数人还是愿意凑凑热闹. 毕竟对于如今生活在大城市的人来说,集福领红包和空荡的地铁车厢或许已是最大的“年味”了. ! 既然是凑热闹,怎么能少得了我. 之前我(GitPython公众号)发过一篇:<10几行代码,用python打造实时截图识别OCR>,介绍的是OCR文字识别的使用. 本篇文章再来对“福”字做文章,演示下如何用python图像处理功

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示. 灰度图片读取操作: import cv2 as cv # 灰度图像读取 gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img[20, 30])

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如