fromPILimportImage,ImageFilter,ImageDraw,ImageFont,ImageOps,ImageEnhanceimportos img_dir="../../files/"img_gen_dir=os.path.join(img_dir,"gen/")img_path=os.path.join(img_dir,"1.jpg") 新建Image对象 # 创建一个新的Image对象img=Image.new(mode="RGB",size=(100,100),color="#00FF00")# ...
解决自动旋转问题参考:一行代码解决PIL/OpenCV读取图片出现自动旋转的问题,增加一行代码image = ImageOps.exif_transpose(image)即可恢复正常角度。 python fromPILimportImage, ImageOpsdefcompress_image(input_path, output_path, max_size=(400,400)):""" 压缩图像为指定大小,并保存到指定路径。 参数: input_path...
在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作 这样就能成功安装pytesseract,安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可 这时我们安转好了库,运行下面代码 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim') print(text) 会报下面错误,错...
PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。 代码如下: from tkinter import*fromPILimportImage,ImageTkclassWindow(Frame):def__init__(self,master=None):Frame.__init__(self,master)self.master=masterself.init_window()definit_window(self):self.master.title("第一个窗体")s...
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类 Image.open(file) ⇒ image Image.open(file, mode) ⇒ image 要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块: @zhangziju from PIL import Image ##调用...
导入命令:from PIL import Image Image 类 Image 类是 Pillow 中最重要的类,使用 Image 类可以实例化 Image 对象。 Image 对象的创建 在创建 Image 对象时,既可以创建新的图片,也可以选择打开已有文件。 使用new() 方法可以创建新的对象,语法格式如下: ...
out=L_image.convert("RGB") img=np.array(out) print(out.mode) print(out.size) print(img.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 然后就可以转换了哈。 如果是大量的图片呢,那就笨办法,用循环判断吧: fromPILimportImage fromtqdmimporttqdm ...
fromPILimportImage, ImageFilter# 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径:im = Image.open('test.jpg')# 应用模糊滤镜:im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR) im2.save('blur.jpg','jpeg') AI代码助手复制代码 看完了这篇文章,相信你对python3使用pil的方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云...
im = Image.open(r'D:\image_processing\jpgs\cc.jpg') im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show() 原图: 镜像图 可以看到左右位置改变了。 旋转图像,可以使用rotate()函数将图像旋转一个角度(以度为单位) fromPILimportImage im = Image.open(r'D:\image_processing\jpgs\cc.jpg') ...
from PIL import Image image = Image.open('code2.jpg') result = tesserocr.image_to_text(image) print(result) 这时可以看到如下输出结果: FFKT 发现这次识别和实际的结果有所偏差,这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。 对于这种情况,我们还需要做一下额外的处理,如转灰度、二值化等操作。