1、安装Pillow 如果安装了Anaconda,Pillow就已经可用了。否则,需要在命令行下通过pip安装 2、操作图像 (1)图像缩放 from PIL import Image #在当前路径下,打开一个jpg图像文件 im = Image.open('test.jpg') #获得图像尺寸 w, h = im.size print('Original image size: %sx%s
filename,target):"""Save the image as JPEG with the given name at best quality that makes less than "target" bytes"""# Min and Max qualityQmin,Qmax=25,96# Highest acceptable quality foundQacc=-1whileQmin<=Qmax:m=math.floor((Qmin+Qmax)/2)# Encode into memory and get sizebuffer...
Python 除了数据分析,做图片处理也是非常好用的。 用 Python 做图片处理,最著名的库就是 PIL(Python Imaging Library)了,不过由于年久失修,一群有志青年在 PIL 的基础上创建了 Pillow,支持最新的 Python3,…
安装Pillow库：首先，你需要确保已经安装了Pillow库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：bashpip install Pillow2. 导入必要的模块：使用from PIL import Image来导入Pillow库中的Image模块。3. 打开图片：使用Image.open函数来打开图片文件。这个函数返回一个Image对象，该对象包含了图片的所有信息。
Pillow是Python上一个功能非常强大的图形处理库,若本地还没安装,可以通过指令:pip install Pillow安装。使用Pillow进行压缩的策略大致总结为三个:1、优化flag,2、渐进式JPEG,3、JPEG动态质量。 我们先用Python写一个简单的保存图片的例子: fromPILimportImagefromioimportStringIOimportdynamic_qualityim=Image.open("ph...
生成图片用到工具库【PIL】,现在好像换名叫pillow。 importpyttsx3frompaddleocrimportPaddleOCR,draw_ocrfromPILimportImage text=""#Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换#例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")#need to...
Pillow是Python上一个功能非常强大的图形处理库,若本地还没安装,可以通过指令:pip install Pillow安装。使用Pillow进行压缩的策略大致总结为三个:1、优化flag,2、渐进式JPEG,3、JPEG动态质量。 我们先用Python写一个简单的保存图片的例子: from PIL import Image ...
I use pillow with new、 resize、paste、 crop、rotate and so on functions to handle the picture Sorry, something went wrong. Copy link Member radarherecommentedAug 1, 2022 The following code will let you save an image with an sRGB profile. ...
（一）PIL库 PIL（Python Imaging Library）是一个很常用的图像处理库。它能实现图像的基本操作，比如打开、保存、裁剪等。安装PIL库很简单，在命令行输入“pip install Pillow”（Pillow是PIL的一个分支，功能更强大）就可以了。（二）OpenCV库 OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，能进行图像滤波、特征提取、目标...
D.Image.cutout() 二、多项选择题(每题3分,共10题) 1.Python图像处理中,以下哪些是常用的图像处理库? A.PIL/Pillow B.OpenCV C.TensorFlow D.Keras 2.以下哪些是图像的像素格式? A.RGB B.BGR C.CMYK D.YUV 3.在OpenCV中,以下哪些函数可以用于图像的几何变换? A.cv2.resize() B.cv2.rotate() C....