① python如何判斷圖片內容多少(python查看圖片大小)
導讀：本篇文章首席CTO筆記來給大家介紹有關python如何判斷圖片內容多少的相關內容，希望對大家有所幫助，一起來看看吧。
python如何獲取屬性不一樣的圖片.通過image圖像對象去點format這個屬性名就能夠將該圖片的文件格式給獲取到，文件格式實際上指的就是這個圖片是以什麼作為結尾的。是png、jpeg還是gif圖片等，代碼示例如下：
print(image.format)
PNG
2.而通過size屬性就可以獲取到圖片大小，圖片大小不是指它佔用空間有多少，是多少kb的。而是獲取它的長和寬，也就是圖像的解析度像素值，會返回一個元組對象，示例如下：
print(image.size)
(6621,4414)
3.mode屬性表示的意思就是圖像的色彩模式信息，一般來說圖像被Pillow庫讀取進來之後可以識別的色彩模式有九種，其中RGB模式是最常見的。除此之外還有表示黑白灰度圖的L、表示八位像素圖的P等，示例如下：
print(image.mode)
RBGA
4.最後則是能夠通過info屬性來獲取到該圖片的其餘信息了，這些信息統稱為圖片的辭典集。這些獲取到的信息都是該圖形的特徵列表值，
Python如何圖像識別？
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（PythonImagingLibrary）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：
1importImage
2?im=Image.open("j.jpg")
3?printim.format,im.size,im.mode
4JPEG(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（truecolorimage），此外還有，L（luminance），CMTK（pre-pressimage）。
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：
1im.show()
2?
輸出原圖：
3.函數概貌。
3.1??ReadingandWritingImages:open(infilename),save(outfilename)
3.2??:
crop():從圖像中提取出某個矩形大小的圖像。它接收一個四元素的元組作為參數，各元素為（left,upper,right,lower），坐標系統的原點（0,0）是左上角。
paste():
merge():
1box=(100,100,200,200)
2?region=im.crop(box)
3?region.show()
4?region=region.transpose(Image.ROTATE_180)
5?region.show()
6?im.paste(region,box)
7?im.show()
其效果圖為：
旋轉一幅圖片：
1defroll(image,delta):
2???"Rollanimagesideways"
3
4???xsize,ysize=image.size
5
6???delta=delta%xsize
7???ifdelta==0:returnimage
8
9???part1=image.crop((0,0,delta,ysize))
10???part2=image.crop((delta,0,xsize,ysize))
11???image.paste(part2,(0,0,xsize-delta,ysize))
12???image.paste(part1,(xsize-delta,0,xsize,ysize))
13
14???returnimage
3.3??幾何變換。
3.3.1??簡單的幾何變換。
1out=im.resize((128,128))??????????#
2?out=im.rotate(45)???????????????#逆時針旋轉45度角。
3?out=im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)???#左右對換。
4?out=im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)???#上下對換。
5?out=im.transpose(Image.ROTATE_90)??????#旋轉90度角。
6?out=im.transpose(Image.ROTATE_180)??????#旋轉180度角。
7out=im.transpose(Image.ROTATE_270)??????#旋轉270度角。
各個調整之後的圖像為：
圖片1：
圖片2：
圖片3：
圖片4：
3.3.2??色彩空間變換。
convert():該函數可以用來將圖像轉換為不同色彩模式。
3.3.3??圖像增強。
Filters:在ImageFilter模塊中可以使用filter函數來使用模塊中一系列預定義的增強濾鏡。
1importImageFilter
2imfilter=im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3imfilter.show()
3.4??序列圖像。
即我們常見到的動態圖，最常見的後綴為.gif，另外還有FLI/FLC。PIL庫對這種動畫格式圖也提供了一些基本的支持。當我們打開這類圖像文件時，PIL自動載入圖像的第一幀。我們可以使用seek和tell方法在各幀之間移動。
1importImage
2im.seek(1)????#skiptothesecondframe
3
4try:
5???while1:
6?????im.seek(im.tell()+1)
7?????#dosomethingtoim
8exceptEOFError:
9???pass
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：importStringIO;im=Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
從歸檔文件讀取：importTarIO;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。
Python如何獲取圖片長寬等信息使用PIL模塊,windows安裝包下載:
使用方法
#?coding:?utf8
#?獲取指定圖片的長和寬
from?PIL?import?Image
img?=?Image.open("img.jpg")
print?img.size
運行結果:
(52,?54)
數字圖像處理基於Python如何數一張圖片的物體有多少個？如果要使用Python進行數字圖像處理，可以使用OpenCV庫來數一張圖片的物體有多少個。
下面是一個簡單的例子，可以使用OpenCV庫來數一張圖片中的小球數量：
importcv2
#讀取圖片
img=cv2.imread("balls.jpg")
#將圖片轉換為灰度圖
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用閾值分割法，得到二值圖
thresh=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
#尋找圖像中的輪廓
cnts=cv2.findContours(thresh.(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
#顯示圖像中的輪廓數量
print("圖像中的輪廓數量：{}".format(len(cnts)))
python操作ppt,如何判斷幻燈片中有圖片一、實現原理
其實實現原理很簡單，我們的pptx文件其實是一個壓縮包。我們可以直接修改pptx文件的後綴，改成zip然後解壓，比如下面這個：
BTH0Q0$4CJH0}2VQP~06KH1.png
這是解壓後的文件。我們可以在ppt目錄下找到一個media目錄，這個目錄下就是我們要的圖片的。這個目錄包含了PPT的所有多媒體文件。
知道這點後，我們就可以選擇用python來解壓出PPT中的media目錄就可以提取出所有圖片了。
二、提取PPT中的圖片
1、打開壓縮包
在Python中提供了一個zipfile模塊用於處理壓縮包文件。我們來看看它的簡單操作：
fromzipfileimportZipFile
#打開壓縮文件
f=ZipFile("test.pptx")
#查看壓縮包所有文件
forfileinf.namelist():
print(file)
#關閉壓縮包文件
f.close()
輸出的部分結果如下：
[Content_Types].xml
_rels/.rels
ppt/presentation.xml
ppt/slides/_rels/slide2.xml.rels
ppt/slides/slide1.xml
ppt/slides/slide2.xml
ppt/slides/slide3.xml
可以看到我們列印出了壓縮包的文件。
2、解壓文件
我們還可以通過下面的方式打開壓縮包：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
print(file)
通過with語句，就可以不顯示地調用close方法。下面我們看看解壓操作：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
#解壓文件
f.extract(file,path="unzip")
解壓文件的操作通過f.extract來實現，這里傳入了兩個參數，分別是壓縮包文件，和解壓路徑，如果壓縮包有密碼還需要傳入解壓密碼。
然後我們還需要判斷一下，如果是媒體目錄我們才解壓。我們添加一點代碼：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
#如果是media目錄下的文件就解壓
iffile.startswith("ppt/media/"):
f.extract(file,path="unzip")
這樣我們就實現了PPT圖片的提取。
三、提取PPT中的圖片
我們把上面代碼再完善一下：
importos
fromzipfileimportZipFile
#解壓目錄
unzip_path="unzip"
#如果解壓目錄不存在則創建
ifnotos.path.exists(unzip_path):
os.mkdir(unzip_path)
withZipFile("test1/test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
iffile.startswith("ppt/media/"):
f.extract(file,path=unzip_path)
這里我們就是添加了一個解壓目錄的創建，這樣我們執行的時候就不會因為目錄不存在而報錯了。
結語：以上就是首席CTO筆記為大家整理的關於python如何判斷圖片內容多少的相關內容解答匯總了，希望對您有所幫助！如果解決了您的問題歡迎分享給更多關注此問題的朋友喔～
② [圖像] Python 中使用傅里葉變換進行數字圖像處理
圖像現在已成為我們日常生活的一部分，沒有它人們幾乎無法生存，因此數字圖像處理變得越來越重要。本文將探討如何在數字圖像處理中使用快速傅里葉變換（FFT），並解釋如何在Python中實現它。我們將逐步分析流程，並討論其背後的理論和實際應用。
快速傅里葉變換（FFT）是用於數字圖像處理的一種強大工具，它能將圖像信息轉換為頻率，從而進行進一步處理。與現實中的光波和聲波不同，數字圖像是離散的，因此我們使用離散傅里葉變換（DFT）而不是傅里葉變換。然而，DFT過程通常太慢，因此選擇使用FFT。
流程如下（從左到右）：1. 原始圖像 2. FFT頻譜可視化輸出 3. 中心化 4. 分散化 5. 反向FFT
接下來，我們將深入探討每個步驟，了解其背後的理論。
1. 快速傅里葉變換
FFT過程將二維圖像轉換為難以直接可視化的復數數組。為了使其可視化，我們有兩種方法：頻譜（spectrum）和相位角（phase angle）。頻譜圖像中的白色區域表示高頻率功率，角代表低頻。
頻譜圖像中的對稱圖案顯示在低/零頻率存在高能量，這在大多數圖像中都是正常現象。另一方面，相位角圖像較難識別模式，但相位保留了形狀特徵，對於圖像來說至關重要。
2. 將零頻率分量移至頻譜中心
二維FFT具有平移和旋轉特性，我們可以在不丟失任何信息的情況下移動頻率。將零頻率分量移動到光譜的中心使光譜圖像對人類更加可讀。此外，這種轉換有助於輕松實現高通/低通濾波器。
3. 與第2步相反。將零頻率分量移回原始位置
4. 與第1步相反。計算二維快速傅里葉逆變換
步驟3和步驟4的過程是將信息從光譜轉換回灰度圖像。通過應用逆移位和逆FFT操作完成。
在Python中，可以使用Numpy輕松實現FFT操作。
通過理解FFT基本理論後，我們將探索如何操縱光譜輸出來處理圖像。首先，需要了解低通/高通濾波器。
低通濾波器只允許低頻通過，這意味著像素值變化緩慢。例如，顏色變化輕微的平滑區域被認為是低頻內容。低通濾波器廣泛用於去除圖像中的雜訊。
相反，高通濾波器只允許高頻通過，圖像中的高頻率意味著像素值發生巨大變化。例如，顏色變化很大的邊緣區域被認為是高頻內容。高通濾波器的輸出捕獲圖像中的邊緣，用於通過適當的重疊計算來銳化原始圖像，增強圖像清晰度，使邊緣更加清晰。
低通濾波器傾向於保留圖像中的整體信息，而高通濾波器則試圖識別圖像中的變化。
理想過濾器背後的邏輯很簡單：給定半徑值D₀作為閾值，低通濾波器圖中的H(u,v)在閾值下等於1，並且H(u,v)高於閾值時為0。相反，高通濾波器圖在閾值下等於0，在閾值以上等於1。
巴特沃斯濾波器在函數中引入了新參數n，不同n值會影響通過頻率和濾波頻率之間截止的清晰度。與理想濾波器相比，巴特沃斯濾波器沒有明顯的不連續性。
高斯濾波器比巴特沃斯更平滑的截止版本，通過頻率和濾波頻率之間的截止非常模糊，導致處理後的圖像更平滑。
理想濾波器、巴特沃斯濾波器和高斯濾波器的輸出結果在低通和高通濾波器中都顯示了不同的特性。理想濾波器有許多波雜訊，因為理想濾波器設計在一定半徑之外阻擋所有信息，導致信息在沒有任何平滑處理的情況下突然中斷。相比之下，巴特沃斯和高斯濾波器平滑地阻擋距離原點一定半徑之外的信息，使圖像更平滑，失真更小。
在了解低通/高通濾波器的工作原理以及濾波器的正確形狀之後，本文介紹了幾種濾波器，包括理想過濾器、巴特沃斯濾波器、高斯濾波器等。這些濾波器在實際應用中具有重要價值。
本文通過Python代碼示例展示了如何在實際場景中應用FFT和濾波器處理圖像，具體包括使用理想、巴特沃斯和高斯濾波器進行圖像處理。這些示例展示了不同濾波器在低通和高通處理中的結果。
總結，FFT是我們處理二維信息的強大工具，它允許我們在另一個維度上處理圖像，帶來更大的靈活性。本文介紹了FFT的基本過程、理論和實際應用，希望能為讀者提供有價值的見解和知識。
③ 數字圖像處理基於Python如何數一張圖片的物體有多少個
如果要使用Python進行數字圖像處理，可以使用OpenCV庫來數一張圖片的物體有多少個。
下面是一個簡單的例子，可以使用OpenCV庫來數一張圖片中的小球數量：
import cv2
# 讀取圖片
img = cv2.imread("balls.jpg")
# 將圖片轉換為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用閾值分割法，得到二值圖
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 尋找圖像中的輪廓
cnts = cv2.findContours(thresh.(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
# 顯示圖像中的輪廓數量
print("圖像中的輪廓數量：{}".format(len(cnts)))