A. python怎么输入图片
python导入图片的方法：
一、直接从源图片中导入（图片位于images文件夹内）self.label1=QLabel(self)
self.label1.setPixmap(QPixmap(r"images/head.jpg"))
layout.addWidget(self.label1)
#或者 layout.addWidget(QLabel(self, pixmap=QPixmap("images/head.jpg")))
二、利用qrc资源导入
1、先写qrc文件
images/head.jpg
images/body.jpg
2、将qrc文件转化成py文件
转化命令为：pyrcc5 res.qrc -o res_rc.py
3、导入res_rc.py：import res_rc
4、layout.addWidget(QLabel(self,pixmap=QPixmap(":/images/head.jpg")))
注意需要添加:/符号作为前缀。
B. 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。
C. 在Python中怎么得到如下图片中的结果
#参考代码import cv2img = cv2.imread('test.jpg',0)crop_img = img[300:400, 50:300]cv2.imshow("image", crop_img)cv2.waitKey(0)
D. 怎么用python显示一张图片
用python显示一张图片方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as nplena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # 显示图片plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
E. Python如何重叠图片
from PIL import Image
import math
import os
os.chdir('图片地址路径')
img_A = Image.open('A图片') #读取图片A
for i in [图片名]：
img_temp = Image.open(i') #依次读取其它图片
final_img = Image.blend(img_A, img_temp, 0.5)
final_img.save('路径\新的图片名')
F. 请问图片中这个python的是什么软件
软件是jupyter notebook，特点是交互式的，模块化的。比较适合初学深度学习开发的人用，不太适合用来学编程的新手用。
因为学编程，调试和变量监控这两个最重要的功能这个软件都没有。
如果你是编程新手的话，最好用IDE风格的，比如pycharm
G. python保存图片报错
#coding=utf-8import requests
url ="https://images.pexels.com/photos/1181767/pexels-photo-1181767.jpeg?auto=compress&cs=tinysrgb&dpr=2&h=650&w=940"headers = { "user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36", "referer":"https://www.pexels.com/zh-cn/photo/4k-1484728/"}
response = requests.get(url,headers=headers)
print(response.status_code)
with open("a.jpg","wb") as f:
f.write(response.content)
f.close()
H. python怎么打开图片
使用python进行数字图片处理，可以使用pillow包，它是由PIL fork发展而来的。使用时需要import从PIL fork中导出。同时使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。
I. 识别图片的python代码
网址403权限错误。
如果是个人网站，建议检查；如果仅仅是为了测试，建议将图片上传到图床上测试。
提问时建议隐藏API_ID和API_KEY，保护自己的信息。