python如何處理圖片

⑴ 在python中怎麼操作圖片中的問題

很簡單直接往上敲代碼就可以

⑵ 如何python pil開發圖像識別

1. 簡介。

圖像處理是一門應用非常廣的技術，而擁有非常豐富第三方擴展庫的 Python 當然不會錯過這一門盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的圖像處理庫，目前版本為 1.1.7，我們可以在這里下載學習和查找資料。

Image 類是 PIL 庫中一個非常重要的類，通過這個類來創建實例可以有直接載入圖像文件，讀取處理過的圖像和通過抓取的方法得到的圖像這三種方法。

2. 使用。

導入 Image 模塊。然後通過 Image 類中的 open 方法即可載入一個圖像文件。如果載入文件失敗，則會引起一個 IOError ；若無返回錯誤，則 open 函數返回一個 Image 對象。現在，我們可以通過一些對象屬性來檢查文件內容，即：

1 >>> import Image
2 >>> im = Image.open("j.jpg")
3 >>> print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB

這里有三個屬性，我們逐一了解。

format : 識別圖像的源格式，如果該文件不是從文件中讀取的，則被置為 None 值。

size : 返回的一個元組，有兩個元素，其值為象素意義上的寬和高。

mode : RGB（true color image），此外還有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

現在，我們可以使用一些在 Image 類中定義的方法來操作已讀取的圖像實例。比如，顯示最新載入的圖像：

1 >>>im.show()
2 >>>

輸出原圖：

3.5 更多關於圖像文件的讀取。

最基本的方式：im = Image.open("filename")

類文件讀取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

字元串數據讀取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從歸檔文件讀取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就練習到這里。其他函數的功能可點擊這里進一步閱讀。

⑶ 請問如何將此圖用php或者python復原

它這是把圖片16等分（寬、高各四等分），然後把它們的順序隨機打亂，那串逗號分隔的數字記錄的就是它們的實際編號。
最簡單的還原方法，就是在html前端直接利用css3的background-position屬性結合background-size屬性進行顯示。當然這個方法並沒有實際改變圖片。
要想實際改變圖片，就要利用php的圖片處理方法進行拼接。限於篇幅，這里沒法提供代碼，自己去研究吧。

⑷ python tkinter怎麼用canvas實現按順序畫圖

python簡述：

Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python[1]已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。自從2004年以後，python的使用率是呈線性增長。

tkinter模塊介紹

tkinter模塊(「Tk 介面」)是Python的標准Tk GUI工具包的介面.Tk和Tkinter可以在大多數的Unix平台下使用,同樣可以應用在Windows和Macintosh系統里.,Tk8.0的後續版本可以實現本地窗口風格,並良好地運行在絕大多數平台中。

由於Tkinter是內置到python的安裝包中、只要安裝好Python之後就能import Tkinter庫、而且IDLE也是用Tkinter編寫而成、對於簡單的圖形界面Tkinter還是能應付自如。

八、顯示文字

用create_text在畫布上寫字。這個函數只需要兩個坐標（文字x和y的位置），還有一個具名參數來接受要顯示的文字。例如：

>>> from tkinter import*>>> tk = Tk()>>> canvas = Canvas(tk,width=400,height=400)>>> canvas.pack()>>> canvas.create_text(150,100,text='Happy birthday to you')

註：用tkinter只能裝入GIF圖片，也就是擴展名是.gif的圖片文件。

想要顯示其他類型的圖片，如PNG和JPG，需要用到其他的模塊，比如Python圖像庫。

十、創建基本的動畫

創建一個填了色的三角形，讓它在屏幕上橫向移動：

import timefrom tkinter import*tk = Tk()canvas = Canvas(tk,width=400,height=200)canvas.pack()canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35) ##創建三角形for x in range(0,60): canvas.move(1,5,0) ##把任意畫好的對象移動到把x和y坐標增加給定值的位置 tk.update() ##強制tkinter更新屏幕（重畫） time.sleep(0.05) ##讓程序休息二十分之一秒（0.05秒），然後再繼續

三角形橫向移動

延伸一下，如果想讓三角形沿對角線在屏幕上移動，我們可以第8行為：

import timefrom tkinter import*tk = Tk()canvas = Canvas(tk,width=400,height=400)canvas.pack()canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35) ##創建三角形for x in range(0,60): canvas.move(1,5,5) ##把任意畫好的對象移動到把x和y坐標增加給定值的位置 tk.update() ##強制tkinter更新屏幕（重畫） time.sleep(0.05) ##讓程序休息二十分之一秒（0.05秒），然後再繼續

三角形沿對角線移動

如果要讓三角形在屏幕上沿對角線回到開始的位置，要用-5,-5（在結尾處加上這段代碼）

import timefrom tkinter import*tk = Tk()canvas = Canvas(tk,width=400,height=400)canvas.pack()canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35) ##創建三角形for x in range(0,60): canvas.move(1,5,5) ##把任意畫好的對象移動到把x和y坐標增加給定值的位置 tk.update() ##強制tkinter更新屏幕（重畫） time.sleep(0.05) ##讓程序休息二十分之一秒（0.05秒），然後再繼續for x in range(0,60): canvas.move(1,-5,-5) tk.update() time.sleep(0.05)

對角線運動並回到初始位置

十一、讓對象對操作有反應

我們可以用「消息綁定」來讓三角形在有人按下某鍵時有反應。

要開始處理事件，我們首先要創建一個函數。當我們告訴tkinter將某個特定函數綁到（或關聯到）某個特定事件上時就完成了綁定。

換句話說，tkinter會自動調用這個函數來處理事件。

例如，要讓三角形在按下回車鍵時移動，我們可以定義這個函數：

def movetriangle(event): canvas.move(1,5,0)

這個函數只接受一個參數（event），tkinter用它來給函數傳遞關於事件的信息。現在我們用畫布canvas上的bind_all函數來告訴tkinter當特定事件發生時應該調用這個函數。代碼如下：

from tkinter import*tk = Tk()canvas = Canvas(tk,width=400,height=400)canvas.pack()canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35)def movetriangle(event): canvas.move(1,5,0)canvas.bind_all('<KeyPress-Return>',movetringle) ##讓tkinter監視KeyPress事件，當該事件發生時調用movetriangle函數

那麼我們如何根據按鍵的不同而改變三角形的方向呢？比如用方向鍵。

我們可以嘗試改下movetriangle函數：

def movetriangle(event): if event.keysym == 'up': canvas.move(1,0,-3) ##第一個參數使畫布上所畫的形狀的ID數字，第二個是對x（水平方向）坐標增加的值，第三個是對y（垂直方向）坐標增加的值 elif event.keysym == 'down': canvas.move(1,0,3) elif event.keysym == 'left': canvas.move(1,-3,0) else canvas.move(1,3,0)

最後代碼匯總在一起為：

from tkinter import*tk = Tk()canvas = Canvas(tk,width=400,height=400)canvas.pack()canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35)def movetriangle(event): if event.keysym == 'Up': canvas.move(1,0,-3) ##第一個參數使畫布上所畫的形狀的ID數字，第二個是對x（水平方向）坐標增加的值，第三個是對y（垂直方向）坐標增加的值 elif event.keysym == 'Down': canvas.move(1,0,3) elif event.keysym == 'Left': canvas.move(1,-3,0) else: canvas.move(1,3,0)canvas.bind_all('<KeyPress-Up>',movetriangle) ##讓tkinter監視KeyPress事件，當該事件發生時調用movetriangle函數canvas.bind_all('<KeyPress-Down>',movetriangle)canvas.bind_all('<KeyPress-Left>',movetriangle)canvas.bind_all('<KeyPress-Right>',movetriangle)

方向鍵控制三角形的移動

十二、更多使用ID的方法

只要用了畫布上面以create_開頭的函數，它總會返回一個ID。這個函數可以在其他的函數中使用。

如果我們修改代碼來把返回值作為一個變數保存，然後使用這個變數，那麼無論返回值是多少，這段代碼都能工作：

>>> mytriangle = canvas.create_polygon(10,10,10,60,50,35)>>> canvas.move(mytriangle,5,0)

我們可以用itemconfig來改變三角形的顏色，這需要把ID作為第一個參數：

>>> canvas.itemconfig(mytrigle,fill='bue') ##把ID為變數mytriangle中的值的對象的填充顏色改為藍色

也可以給三角形一條不同顏色的輪廓線，同樣適用ID作為第一個參數：

>>> canvas.itemconfig(mytrigle,outline='red')

總結做出了簡單的動畫。學會了如何用事件綁定來讓圖形響應按鍵，這在寫計算機游戲時很有用。在tkinter中以create開頭的函數是如何返回一個ID數字。

已經學習Python兩天，最開始是想著是通過覺得用它寫個動畫或者畫個圖形比較方便，而且界面美觀，比黑洞洞的dos窗口好多了，准備寫個程序送個一女孩作為生日禮物（去年答應好的）。經過這兩天的學習，我慢慢發覺了Python語言的優點，其最主要的就是易學，而且可以調用各種庫。

⑸ 如何用python取圖片輪廓

1、查找輪廓（find_contours)

measure模塊中的find_contours()函數，可用來檢測二值圖像的邊緣輪廓。

函數原型為：

skimage.measure.find_contours(array,level)

array: 一個二值數組圖像

level: 在圖像中查找輪廓的級別值

返回輪廓列表集合，可用for循環取出每一條輪廓。

例1：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromskimageimportmeasure,draw

#生成二值測試圖像
img=np.zeros([100,100])
img[20:40,60:80]=1#矩形
rr,cc=draw.circle(60,60,10)#小圓
rr1,cc1=draw.circle(20,30,15)#大圓
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1

#檢測所有圖形的輪廓
contours=measure.find_contours(img,0.5)

#繪制輪廓
fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img,plt.cm.gray)
forn,contourinenumerate(contours):
ax1.plot(contour[:,1],contour[:,0],linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
plt.show()

結果如下：不同的輪廓用不同的顏色顯示

⑹ 使用Python 製作對比圖片相似度的程序

用pll可以處理圖片，至於怎麼處理請你去看征服python的多媒體編程，授人與魚不如授人與漁

⑺ 請高手支招python圖像處理如何去掉白色部分

只能得到每個像素的RGB值判斷是不是等於0xffffff了

⑻ python處理圖片數據

目錄

1.機器是如何存儲圖像的？

2.在Python中讀取圖像數據

3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵

4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值

5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。

但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：

機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。

假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。

這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。

下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：

圖片源於機器學習應用課程

剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？

彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。

因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：

圖片源於機器學習應用課程

左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。

請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。

用Python讀取圖像數據

下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)

#checking image shape
image.shape, image

（28，28）

矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。

下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。

方法#1：灰度像素值特徵

從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。

考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。

能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。

那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：

下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：

image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)

image.shape, imshow(image)

（650，450）

該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：

#pixel features

features = np.reshape(image, (660*450))

features.shape, features

(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])

這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。

但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！

方法#2：通道的平均像素值

在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：

image = imread('puppy.jpeg')
image.shape

(660, 450, 3)

這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。

或者，可以使用另一種方法：

生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。

下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：

這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。

image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape

(660, 450)

現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：

for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)

新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：

features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape

(297000,)

方法#3：提取邊緣特徵

請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：

識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？

類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：

筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。

假設圖像矩陣如下：

圖片源於機器學習應用課程

該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？

當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：

獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。

還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：

圖片源於機器學習應用課程

現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：

#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)

#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)

imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')

⑼ python圖像處理如何去掉圖片中的鐵絲網

介紹三種方法（也就是你說得功能）

1、使用仿製圖章工具去除

2、使用修補工具去除

3、使用修復畫筆工具去除

試試吧，祝你成功！

⑽ 求問大神，怎麼用Python編碼，完成圖片中的內容～

from__future__importprint_function
importsys
ifsys.version[0]=='2':input=raw_input
defisprime(num):
ifnum<2:return毀鍵False
foriinrange(2,num):
if纖虧巧空輪num%i==0:break
else:
returnTrue
returnFalse
n=int(input())
arr=[int(x)forxininput().split()]
foriinrange(n):
ifisprime(arr[i]):
print("YES",end='')
else:
print("NO",end='')
print()