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基于python的图像处理

亲测学习网 • 2023年4月18日下午4:38 • python教程 • 阅读 55

Python图像处理的应用场景

Python 是一种高性能编程语言，延续了 C 和 C++ 的传统，同时具有易读性，简洁的语言风格。因此，Python 具有很强的适用性和可扩展性，十分适合用来进行图像处理。Python 的图像处理模块是最全面、最强大的工具之一，它可以用来创建、编辑和处理图像，以及应用各种效果。应用 Python 图像处理模块的场景包括但不限于：图像识别、分类、美化、变形，视频流处理等。

Python图像处理的基础知识

在Python编程中，可以使用许多不同的图像处理模块，如Pillow、OpenCV等。其中最常用的是Pillow，它是Python Imaging Library的分支，提供了一个简单而强大的API，可以方便地读写图像、修改图像或绘制处理，例如裁剪、缩放、旋转和混合等操作。同时开放的API和应用程序和小型工具的丰富库使可利用性和易用性得到改善。Pillow的核心是对图像的处理，有关数据类型和格式转换，以及改变色彩空间。

实战：使用Python进行图像处理

凭借着Python形象地高效性，在图像处理领域一跃成为主流。自然，如何快速地掌握Python图像处理技能并应用于实践？这里为大家提供一个例子：利用Python的Pillow模块，来对一张图片进行处理。首先，导入Pillow模块和一张图片：

example

接下来，以灰度模式打开图片，并将其转换为黑白格式：

```
from PIL import Image

def grayscale(image):
return image.convert("L")

def blackwhite(image):
threshold = 128
return image.point(lambda x: 0 if x < threshold else 255, '1') image = Image.open("example.jpg")gray_image = grayscale(image)blackwhite_image = blackwhite(gray_image)blackwhite_image.save("output.jpg")```

代码执行后，输出内容如下：

output