㈠ 10 个 python 图像编辑工具
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
-- Parul Pandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。
下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
scikit-image 是一个结合 NumPy 数组使用的开源 Python 工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触 Python 生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高，因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了 同行评审(peer review)。
scikit-image 的 文档 非常完善，其中包含了丰富的用例。
可以通过导入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到。
图像滤波(image filtering)：
使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：
在 展示页面 可以看到更多相关的例子。
NumPy 提供了对数组的支持，是 Python 编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准 NumPy 数组，因此可以通过一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑。通过 NumPy 数组存储的图像也可以被 skimage 加载并使用 matplotlib 显示。
在 NumPy 的 官方文档 中提供了完整的代码文档和资源列表。
使用 NumPy 对图像进行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一样， SciPy 是 Python 的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模块，它提供了在 n 维 NumPy 数组上的运行的函数。SciPy 目前还提供了 线性和非线性滤波(linear and non-linear filtering)、 二值形态学(binary morphology)、 B 样条插值(B-spline interpolation)、 对象测量(object measurements)等方面的函数。
在 官方文档 中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表。
使用 SciPy 的 高斯滤波 对图像进行模糊处理：
PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。但在 2009 年之后 PIL 就停止发布新版本了。幸运的是，还有一个 PIL 的积极开发的分支 Pillow ，它的安装过程比 PIL 更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持 Python 3。Pillow 包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。
Pillow 的 官方文档 提供了 Pillow 的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：
OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的运行速度很快，这归功于它使用 C/C++ 编写的后台代码，同时由于它使用了 Python 进行封装，因此调用和部署的难度也不大。这些优点让 OpenCV-Python 成为了计算密集型计算机视觉应用程序的一个不错的选择。
入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)将苹果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括 OpenCV 在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空间(color space)之类的概念，因此 SimpleCV 的学习曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV 的优点还有：
官方文档 简单易懂，同时也附有大量的学习用例。
文档 包含了安装介绍、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。
Mahotas 力求使用少量的代码来实现功能。例如这个 Finding Wally 游戏 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件， SimpleITK 则是基于 ITK 构建出来的一个简化层，旨在促进 ITK 在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 作为一个图像分析工具包，它也带有 大量的组件 ，可以支持常规的滤波、图像分割、 图像配准(registration)功能。尽管 SimpleITK 使用 C++ 编写，但它也支持包括 Python 在内的大部分编程语言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 来实现交互式图像分析。
使用 Python + SimpleITK 实现的 CT/MR 图像配准过程：
pgmagick 是使用 Python 封装的 GraphicsMagick 库。 GraphicsMagick 通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达 88 种主流格式图像文件的读写操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 仓库 中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的 使用指引 。
图像缩放：
边缘提取：
Cairo 是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而 Pycairo 是用于 Cairo 的一组 Python 绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中调用 Cairo 的相关命令。
Pycairo 的 GitHub 仓库 提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍 Pycairo 的 入门指南 。
使用 Pycairo 绘制线段、基本图形、 径向渐变(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 选题： lujun9972 译者： HankChow 校对： wxy
㈡ pillow教程
在Python图像库中最重要的类是同名模块中定义的 Image 类。您可以利用以下方法创造该类的实例：从文件中导入图像、处理其他的图像以及从零开始创建图像。
从文件中导入图像，使用在 Image 模块中的 open() 函数：
如果成功。该函数返回一个 Image 对象。您现在可以使用实例的属性来检查文件内容了：
format 属性识别图像的来源。如果图像不是从图像中读取，则该属性设置为None。 size 属性是一个一个包含宽和高（像素）的二元组。 mode 属性定义图像频段的数量和名称，以及像素的类型和深度。常用的模式（mode）为表示灰色图像的“L”，表示真彩色图像的处理问题“RGB”，以及印前图像的画面“CMYK”。
如何图像不能被打开，则会报出 OSError 异常。
一旦您有 Image 类的实例，您可以使用类中定义的方法来处理和操作图像。比如，让我们显示导入的图像：
show() 的标准版本不是非常的高效，因为该函数会把图像保存到一个临时文件并调用实用程序来显示图像。如果您没有安装一个合适的实用程序，它甚至不会起作用。虽然当它不起作用时，调试和测试是非常方便的。
下面的章节概括了该库提供的不同函数。
该Python图像库支持大量的图像文件格式。为了从磁盘中阅读文件，使用在 Image 模块中的 open() 。您不需要知道打开文件的文件格式。该库能够自动地根据文件的内容决定格式。
为了保存一个文件，使用 Image 类中的 save() 方法。当保存文件时，名字非常重要。除非您指定格式，该库使用文件名的后缀来发现将要使用的文件存储格式。
提供给 save() 方法的第二个参数精准地制定了一个文件的格式。如果您使用了非标准的后缀，您必须一直使用以下方式指定格式：
值得注意的是，非必要情况该库不会解码或加载栅格数据（raster data）。当您打开一个文件时，文件头将被读取用于确定文件格式以及提取如模式、尺寸等其他解码文件需要的性质，但是文件余下的部分会稍后再处理。
这意味着打开一个图像是最后的操作，它与文件大小和压缩类型无关。这里有一种简单的脚本可以块度地识别图像文件集：
Image类包含允许您操作图像内区域的方法。为了从图像中提取子矩形，使用crop()方法。
一个区域是一个4元组，其中坐标为（左，上，右，下）。该Python图像库使用左上角坐标为（0，0）的坐标系统。同样值得注意的是，坐标是指像素间的位置，因此上例中的区域正好为300x300的像素。
该区域现在能以某种方法进行处理并粘贴回去。
当将区域粘贴回去时，区域的大小必须准确地匹配给定的区域。此外，区域不能拓展到图像之外。然而，原始图像和区域的模式不必相匹。如果相同，则区域会在被粘贴前自动地转换（有关详细信息，请参阅下面的 颜色转换 部分）。
这里有一个额外的例子：
对于更高级的技巧，paste方法可以将透明掩码（transparency mask）作为可选参数。在掩码中，数值255被粘贴的图像在该位置是不透明的（即，被粘贴的图像就是原图粘贴）。数值0表示被粘贴的图像是完全透明的。在0和255之间的数值表示不同级别的透明程度。例如，粘贴一个RGBA图像并将其作为掩码会粘贴图像的不透明部分，但不会粘贴其透明背景。
该Python图像库也允许您在多频段图像中的单个频段中进行工作，例如RGB图像。split方法创造了新的图像集，每一个都包含了来自原始多频段图像的一个频段。合并函数将一个模式和图像组作为输入，并将其组合为新图像。下面示例交换了一个RGB图像的三个频段：
值得注意的是，对一个单波段图像而言， split() 返回图像本身。要在单个颜色频段上工作，您可能需要首先将图像转换为"RGB"。
PIL.Image.Image 类包含调整（ resize() ）和旋转（ rotate() ）一个图像的方法。前者通过输入元组来确定新的图片大小，后者通过输入的角度以逆时间旋转图片。
若要90度旋转图像，您即可以使用 rotate() 方法，也可以使用 transpose() 方法。后者还可以在水平或垂直轴周围翻转图像。
transpose(ROTATE)也可以和 rotate() 执行的结果相同，前提是rotate()中的expand标志设置为真，用以提供图像尺寸的相同更改。
图像转换的一种更一般的形式是通过 transform() 方法执行。
该Python图像库允许您使用convert()方法在不同的像素表示间转换图像。
该库可以在每个支持的模式和“L”以及“RGB”模式间进行转换。为了在其他模式间进行转换，您可能会使用到一个中间图像（通常为“RGB”图像）。
该Python图像库提供了大量的方法和模块用于增强图像。
ImageFilter 模块包含了许多能和 filter() 方法一起使用的预定义的增强过滤器。
point() 方法用于翻译图像的像素值（如图像对比度操作）。在多数情况下，一个函数对象期望一个传递给方法的参数。每一个像素都按照函数进行处理：
使用以上方法，您可以快速地在图像上应用任何简单的表达式。您还可以通过结合 point() 和 paste() 方法来有选择性地修改图像：
以下语法用于创造掩码：
Python仅评估确定结果所需的逻辑表达部分，并返回作为表达结果检查的最后值。因此，如果以上表达式为假（0），Python不再查看第二个操作数，并返回0。相反地，返回255。
对更先进的图像增强，您可以使用 ImageEnhance 模块中的类。一旦从图像创建，增强对象可用于快速尝试不同的设置。
您可以通过这种方式调整对比度、亮度、颜色平衡和锐度。
该Python图像库包含一些对图像序列（也称为动画支持）的基础支持。支持的序列格式包括FLI/FLC，GIF，以及一些实验格式。TIgFF文件还可以包含多个帧。
当您打开一个序列文件，PIL自动地导入序列的第一帧。您可以使用seek并告诉方法在不同帧之间移动：
如例所见，当序列结束时，您会得到一个 EOFError 异常。
下列类允许您使用for语句循环序列：
该Python图像库包含在PostScript打印机上打印图像、文本以及图形的功能。下面是一个简单的示例：
如早前描述的一样， Image 模块中的 open() 函数用于打开图像文件。在大部分情况下，您简单地传入文件名作为一个参数。Image.open能作为文本管理器：
您可以使用一个类文件对象来代替文件名。这个对戏必须实现必须实现file.read、file.seek和file.tell方法，且必须以二进制模式打开。
要从二进制数据中读取图像，请使用 Bytes10 类：
请注意，库在阅读图像头部之前会倒带文件（使用seek(0)）。此外，当读取图像数据时（通过load方法），还将使用seek。如果图像文件嵌入到较大的文件中，例如tar文件，您可以使用 ContainerIO 或 TarIO 模块来访问它。
一些解码器允许您在从文件中读取图像时对其进行操作。这通常被用于创建缩略图（当速度远大于质量时）和打印到单色激光打印机（当只需要图像的灰度版本时）的解码过程。
draft()方法操纵打开但尚未加载的图像，以便尽可能与给定的模式和大小匹配。这是通过重新配置图像解码器来完成的。
这只适用于JPEG和MPO文件。
打印结果如下：
值得注意的是，生成的图像可能不会精确地匹配要求的模式和尺寸。为了确保图像不大于给定的尺寸，请使用thumbnail方法。
㈢ python图像识别需要哪些库
主流Python图像库：
1.opencv
2.PIL(pillow)
3.matplotlib.image
4.scipy.misc
5.skimage
㈣ python 如何把图片存入数据库
作者：小风寒呐
链接：https://zhuanlan.hu.com/p/30212013
来源：知乎
着作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
首先我们读取图库中所有图片的名称，保存在fileNames中。然后读取Data.csv中所有数据。
提取出Data.csv的最后一列（一共10002列，第10001列说明该数字是什么数字，第10002列是图片的名称），也就是数据库中存储的所有图片的名称，存储在item中。
将新加入图库的图片名称保存在newFileNames中。如果Data.csv为空，那么就直接令newFileNames
=
fileNames。也就是说如果数据库中什么也没有，那么图库中所有图片都是新加入的。
如果Data.csv不为空，那么就将item里面的内容与fileNames的内容比较，如果出现了fileNames里面有的名称item中没有，那么就将这些名称放进newFileNames中。如果item里有的名称fileNames中没有，那就不管。
也就是说，我令我们的数据库只进不出。
现在我们得到了新加入图库的图片的名称newFileNames。
将newFileNames中的名称的图片带入上一文中函数GetTrainPicture进行处理，得到了一个nx10001的矩阵，每一行代表一个新加入的图片，前10000列是图片向量，第10001列是该图片的数字，保存在pic中。
㈤ python：PIL图像处理
PIL (Python Imaging Library)
Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能。
PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义。
从文件加载图像：
如果成功，这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。
format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None 。
size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。
如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。
一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。比如：显示
( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)
接下来的部分展示了该库提供的不同功能。
PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。
如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。
** 转换文件到JPEG **
save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式。
** 创建JPEG缩略图 **
需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。
这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响。
** 获得图像信息 **
Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数。
** 复制图像的子区域 **
定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。
该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。
** 处理子区域然后粘贴回去 **
当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。
** 滚动图像 **
paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度。
PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。
** 分离和合并图像通道 **
对于单通道图像， split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式。
resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小。
rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转。
** 基本几何变换 **
图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。
更通用的图像变换函数为 transform() 。
PIL可以转换图像的像素模式。
** 转换颜色模式 **
PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。
ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。
** 应用过滤器 **
point() 函数用于操作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：
** 应用点操作 **
使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。
** 处理图像的各个通道 **
注意用于创建掩码图像的语法：
Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法。
对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类。
可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。
** 增强图像 **
PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。
当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。
** 读取序列 **
如例子中展示的，当序列到达结尾时，将抛出EOFError异常。
注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像。
以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：
** 一个序列迭代器类 **
PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。
** 打印到Postscript **
如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：
如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常。
也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄）。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开。
** 从文件句柄打开图像 **
如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：
** 从字符串中读取 **
如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。
** 从tar文档中读取 **
** 该小节不太理解，请参考原文 **
有些解码器允许当读取文件时操作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时。
draft() 函数。
** Reading in draft mode **
输出类似以下内容：
注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数。
Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki//
Python 之 使用 PIL 库做图像处理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html
来自 http://effbot.org/imagingbook/introction.htm
㈥ python的pillow库怎么使用
Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：
[python]view plain
>>>fromPILimportImage
>>>im=Image.open("E:/photoshop/1.jpg")
加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：
[python]view plain
>>>print(im.format,im.size,im.mode)
('JPEG',(600,351),'RGB')
>>>
format这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。mode属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回IOError错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：
[python]view plain
im.show()
2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：
[python]view plain
"PythonImageLibraryTest"
fromPILimportImage
importos
importsys
forinfileinsys.argv[1:]:
f,e=os.path.splitext(infile)
outfile=f+".png"
ifinfile!=outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
exceptIOError:
print("Cannotconvert",infile)
save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：
[python]view plain
#createthumbnail
size=(128,128)
forinfileinglob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f,ext=os.path.splitext(infile)
img=Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")
上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：
[python]view plain
#crop,pasteandmerge
im=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box=(100,100,300,300)
region=im.crop(box)
矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200x200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
[python]view plain
region=region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region,box)
当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：
[python]view plain
r,g,b=im.split()
im=Image.merge("RGB",(r,g,b))
对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：
[python]view plain
out=im.resize((128,128))
out=im.rotate(45)#degreeconter-clockwise
其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：
[python]view plain
out=im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out=im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out=im.transpose(Image.ROTATE_90)
out=im.transpose(Image.ROTATE_180)
out=im.transpose(Image.ROTATE_270)
7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：
[python]view plain
cmyk=im.convert("CMYK")
gray=im.convert("L")
8）图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：
[python]view plain
fromPILimportImageFilter
imgF=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF=imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF=imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF=imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()
除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：
classPIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
Gaussian blur filter.
参数:
radius– Blur radius.classPIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2,percent=150,threshold=3)
Unsharp mask filter.
See Wikipedia’s entry ondigital unsharp maskingfor an explanation of the parameters.
classPIL.ImageFilter.Kernel(size,kernel,scale=None,offset=0)
Create a convolution kernel. The current version only supports 3x3 and 5x5 integer and floating point kernels.
In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.
参数:
size– Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).
kernel– A sequence containing kernel weights.
scale– Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.
offset– Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.
classPIL.ImageFilter.RankFilter(size,rank)
Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.
参数:
size– The kernel size, in pixels.
rank– What pixel value to pick. Use 0 for a min filter,size*size/2for a median filter,size*size-1for a max filter, etc.
classPIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
参数:
size– The kernel size, in pixels.classPIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)
Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.
参数:
size– The kernel size, in pixels.更多详细内容可以参考：PIL/ImageFilter
9）图像增强
图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等：
[python]view plain
fromPILimportImageEnhance
imgE=Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
imgEH=ImageEnhance.Contrast(imgE)
imgEH.enhance(1.3).show("30%morecontrast")
图像增强：
classPIL.ImageEnhance.Color(image)
Adjust image color balance.
This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Contrast(image)
Adjust image contrast.
This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Brightness(image)
Adjust image brightness.
This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.
classPIL.ImageEnhance.Sharpness(image)
Adjust image sharpness.
This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.
图像增强的详细内容可以参考：PIL/ImageEnhance
除了以上介绍的内容外，Pillow还有很多强大的功能：
PIL.Image.alpha_composite(im1,im2)
PIL.Image.blend(im1,im2,alpha)
PIL.Image.composite(image1,image2,mask)
PIL.Image.eval(image,*args)
PIL.Image.fromarray(obj,mode=None)
PIL.Image.frombuffer(mode,size,data,decoder_name='raw',*args)
㈦ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。
㈧ python图像处理库 哪个好 知乎
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
2.Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
4. PIL/Pillow
PIL是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而，随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
5.OpenCV-Python
OpenCV是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一
。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。
7.Mahotas
Mahotas是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。
8.SimpleITK
ITK或者Insight Segmentation and Registration
Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具
。其中,SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式读取、写入和操作图像。
10.Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。
㈨ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。
㈩ Python如何图像识别
首先，先定位好问题是属于图像识别任务中的哪一类，最好上传一张植物叶子的图片。因为目前基于深度学习的卷积神经网络（CNN）确实在图像识别任务中取得很好的效果，深度学习属于机器学习，其研究的范式，或者说处理图像的步骤大体上是一致的。
1、第一步，准备好数据集，这里是指，需要知道输入、输出（视任务而定，针对你这个问题，建议使用有监督模型）是什么。你可以准备一个文件夹，里面存放好植物叶子的图像，而每张图像对应一个标签（有病/没病，或者是多类别标签，可能具体到哪一种病）。
具体实现中，会将数据集分为三个：训练集（计算模型参数）、验证集（调参，这个经常可以不需要实现划分，在python中可以用scikit-learn中的函数解决。测试集用于验证模型的效果，与前面两个的区别是，模型使用训练集和验证集时，是同时使用了输入数据和标签，而在测试阶段，模型是用输入+模型参数，得到的预测与真实标签进行对比，进而评估效果。
2、确定图像识别的任务是什么？
图像识别的任务可以分为四个：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，有时候是几个任务的结合。
图像分类是指以图像为输入，输出对该图像内容分类的描述，可以是多分类问题，比如猫狗识别。通过足够的训练数据（猫和狗的照片-标签，当然现在也有一系列的方法可以做小样本训练，这是细节了，这里并不敞开讲），让计算机/模型输出这张图片是猫或者狗，及其概率。当然，如果你的训练数据还有其它动物，也是可以的，那就是图像多分类问题。
目标检测指将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具体位置。比如，想要确定这只狗所佩戴的眼睛的位置，输入一张图片，输出眼睛的位置（可视化后可以讲目标区域框出来）。
看到这里，应该想想植物叶子诊断疾病的问题，只需要输入一整张植物叶子的图片，输出是哪种疾病，还是需要先提取叶子上某些感兴趣区域（可能是病变区域），在用病变区域的特征，对应到具体的疾病？
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，宏观上看，语义分割是一项高层次的任务。其目的是以一些原始图像作为输入，输出具有突出显示的感兴趣的掩膜，其实质上是实现了像素级分类。对于输入图片，输出其舌头区域（注意可以是不规则的，甚至不连续的）。
而实例分割，可以说是在语义分割的基础上，在像素层面给出属于每个实例的像素。
看到这里，可以具体思考下自己的问题是对应其中的哪一类问题，或者是需要几种任务的结合。
3、实际操作
可以先通过一个简单的例子入手，先了解构建这一个框架需要准备什么。手写数字识别可以说是深度学习的入门数据集，其任务也经常作为该领域入门的案例，也可以自己在网上寻找。