python图像压缩

⑴ python基础都有哪些内容呢

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
这是我校课程大纲，不妨试试！

⑵ python环境下用opencv压缩图片尺寸，用python语言引入poencv的方法，实现图片的

用PIL处理图像比用OPENCV更好用。opencv通常是用来采集视频图像和图片的。

⑶ 计算机是怎样处理图像的

计算机图像处理是用计算机对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示的过程。通过CCD（电荷耦合器件）等光电子器件直接接收光学信息，并进行数字化；也可以对载有光学图像信息的胶片、相片进行阅读以提取光学信息，实现数字化。一旦计算机获取了光学图像的足够信息，就可以进行图像增强、压缩、复原、分割和识别等。采用模式识别方法，对某些从远距离传送来的模糊不清的图像，可消除干扰，增强对比度，使得清晰可观。计算机图像处理技术最先用于地面卫星遥感、气象预报等领域，在医学检验图像的分析显示上发展很快，在生产自动控制、罪证辨识以至服饰发型设计中也得到愈来愈广泛的应用。

⑷ Python PIL的斗争与未压缩的16位TIFF图像问题，怎么解决

关于Pillow与PIL

PIL(Python Imaging Library)Python强便图像处理库名气比较支持Python 2.7

PIL官网站：

PillowPIL派支今已经发展比PIL本身更具力图像处理库目前新版本3.0.0

PillowGithub主页：
Pillow文档(应版本v3.0.0)：
Pillow文档文翻译(应版本v2.4.0)：

Python 3.x 安装Pillow

给Python安装Pillow非简单使用pip或easy_install要行代码即

命令行使用PIP安装：
pip install Pillow

或命令行使用easy_install安装：
easy_install Pillow

安装完使用from PIL import Image引用使用库比：
from PIL import Image
im = Image.open("bride.jpg")
im.rotate(45).show()

简单便

⑸ python怎么在上传图片后压缩图片大小

#coding:utf-8import randomT = int(raw_input(u'你要a或者b期望达到的目标分数:'))a = int(raw_input(u'a目前的分数:'))b = int(raw_input(u'b目前的分数:'))c = int(raw_input(u'你需要测试的次数:'))#英语不好不会翻译...count = 0count1 = 0...

⑹ python中PLE调整图片大小,等比例压缩文件，怎么写代码

How do I read image data from a URL in Python?

from PIL import Imageimport requestsimport numpy as npfrom StringIO import StringIOresponse = requests.get(url)img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))

from PIL import Imageimport urllib2

im = Image.open(urllib2.urlopen(url))

or if you userequests:

from PIL import Imageimport requests

im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

[python] view plain

[html] view plain

• #coding:utf-8

• '''

• python图片处理

• '''

• importImageasimage

• #等比例压缩图片

• defresizeImg(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• widthRatio=heightRatio=None

• ratio=1

• if(ori_wandori_w>arg['dst_w'])or(ori_handori_h>arg['dst_h']):

• ifarg['dst_w']andori_w>arg['dst_w']:

• widthRatio=float(arg['dst_w'])/ori_w#正确获取小数的方式

• ifarg['dst_h']andori_h>arg['dst_h']:

• heightRatio=float(arg['dst_h'])/ori_h

• ifwidthRatioandheightRatio:

• ifwidthRatio<heightRatio:

• ratio=widthRatio

• else:

• ratio=heightRatio

• ifwidthRatioandnotheightRatio:

• ratio=widthRatio

• ifheightRatioandnotwidthRatio:

• ratio=heightRatio

• newWidth=int(ori_w*ratio)

• newHeight=int(ori_h*ratio)

• else:

• newWidth=ori_w

• newHeight=ori_h

• im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

• '''

• image.ANTIALIAS还有如下值：

• NEAREST:usenearestneighbour

• BILINEAR:

• BICUBIC:

• ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter

• '''

• #裁剪压缩图片

• defclipResizeImg(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• dst_scale=float(arg['dst_h'])/arg['dst_w']#目标高宽比

• ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高宽比

• ifori_scale>=dst_scale:

• #过高

• width=ori_w

• height=int(width*dst_scale)

• x=0

• y=(ori_h-height)/3

• else:

• #过宽

• height=ori_h

• width=int(height*dst_scale)

• x=(ori_w-width)/2

• y=0

• #裁剪

• box=(x,y,width+x,height+y)

• #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标

• #所包围的图像，crop方法与php中的image方法大为不一样

• newIm=im.crop(box)

• im=None

• #压缩

• ratio=float(arg['dst_w'])/width

• newWidth=int(width*ratio)

• newHeight=int(height*ratio)

• newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])

• #水印(这里仅为图片水印)

• defwaterMark(**args):

• args_key={'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}

• arg={}

• forkeyinargs_key:

• ifkeyinargs:

• arg[key]=args[key]

• im=image.open(arg['ori_img'])

• ori_w,ori_h=im.size

• mark_im=image.open(arg['mark_img'])

• mark_w,mark_h=mark_im.size

• option={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),

• 'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)

• }

• im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))

• im.save(arg['dst_img'])

• #Demon

• #源图片

• ori_img='D:/tt.jpg'

• #水印标

• mark_img='D:/mark.png'

• #水印位置(右下)

• water_opt='rightlow'

• #目标图片

• dst_img='D:/python_2.jpg'

• #目标图片大小

• dst_w=94

• dst_h=94

• #保存的图片质量

• save_q=35

• #裁剪压缩

• clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

• #等比例压缩

• #resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

• #水印

• #waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)

⑺ 用python解压图片并打印代码

import zipfile

# 传入压缩文件zfile.zip获取相关信息

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 获取压缩文件中的内容

f_content = zip_file.namelist()

# 压缩前的大小

f_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').file_size

# 压缩后的大小

c_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').compress_size

ZipFile 对象有一个 namelist()方法，返回 ZIP 文件中包含的所有文件和文件夹 的字符串的列表。这些字符串可以传递给 ZipFile 对象的 getinfo()方法，返回一个关 于特定文件的 ZipInfo 对象。ZipInfo 对象有自己的属性，诸如表示字节数的 file_size 和 compress_size，它们分别表示原来文件大小和压缩后文件大小。ZipFile 对象表示 整个归档文件，而 ZipInfo 对象则保存该归档文件中每个文件的有用信息。

从 ZIP 文件中解压缩

ZipFile 对象的 extractall()方法从 ZIP 文件中解压缩所有文件和文件夹，放到当 前工作目录中。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')

# 解压

zip_extract = zip_file.extractall()

zip_extract.close()

运行这段代码后， example.zip 的内容将被解压缩到 C:。 或者， 你可以向 extractall()传递的一个文件夹名称，它将文件解压缩到那个文件夹，而不是当前工作 目录。如果传递给 extractall()方法的文件夹不存在，它会被创建。例如，如果你用 exampleZip.extractall('C: delicious')取代处的调用，代码就会从 example.zip 中解压 缩文件，放到新创建的 C:delicious 文件夹中。

ZipFile 对象的 extract()方法从 ZIP 文件中解压缩单个文件。

创建和添加到 ZIP 文件

要创建你自己的压缩 ZIP 文件，必须以“写模式”打开 ZipFile 对象，即传入'w' 作为第二个参数(这类似于向 open()函数传入'w'，以写模式打开一个文本文件)。

如果向 ZipFile 对象的 write()方法传入一个路径，Python 就会压缩该路径所指 的文件，将它加到 ZIP 文件中。write()方法的第一个参数是一个字符串，代表要添 加的文件名。第二个参数是“压缩类型”参数，它告诉计算机使用怎样的算法来压 缩文件。可以总是将这个值设置为 zipfile.ZIP_DEFLATED(这指定了 deflate 压缩 算法，它对各种类型的数据都很有效)。

import zipfile

zip_file = zipfile.ZipFile('new.zip','w')

# 把zfile整个目录下所有内容，压缩为new.zip文件

zip_file.write('zfile',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

# 把c.txt文件压缩成一个压缩文件

# zip_file.write('c.txt',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)

zip_file.close()

这段代码将创建一个新的 ZIP 文件，名为 new.zip，它包含 spam.txt 压缩后的内容。

要记住，就像写入文件一样，写模式将擦除 ZIP 文件中所有原有的内容。如果 只是希望将文件添加到原有的 ZIP 文件中，就要向 zipfile.ZipFile()传入'a'作为第二 个参数，以追加模式打开 ZIP 文件。

⑻ python中image怎样压缩图像

首先需要安装 PIL 库
然后 from PIL import Image
im = Image.open(pash)
im.thumbnail((new_width, new_hight))
im.save(path)

⑼ pycharm安装教程2021.2

摘要 一、下载安装PyCharm