① python如何判断图片内容多少(python查看图片大小)
导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python如何判断图片内容多少的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python如何获取属性不一样的图片.通过image图像对象去点format这个属性名就能够将该图片的文件格式给获取到，文件格式实际上指的就是这个图片是以什么作为结尾的。是png、jpeg还是gif图片等，代码示例如下：
print(image.format)
PNG
2.而通过size属性就可以获取到图片大小，图片大小不是指它占用空间有多少，是多少kb的。而是获取它的长和宽，也就是图像的分辨率像素值，会返回一个元组对象，示例如下：
print(image.size)
(6621,4414)
3.mode属性表示的意思就是图像的色彩模式信息，一般来说图像被Pillow库读取进来之后可以识别的色彩模式有九种，其中RGB模式是最常见的。除此之外还有表示黑白灰度图的L、表示八位像素图的P等，示例如下：
print(image.mode)
RBGA
4.最后则是能够通过info属性来获取到该图片的其余信息了，这些信息统称为图片的辞典集。这些获取到的信息都是该图形的特征列表值，
Python如何图像识别？
1.简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的Python当然不会错过这一门盛宴。PIL（PythonImagingLibrary）是Python中最常用的图像处理库，目前版本为1.1.7，我们可以?在这里?下载学习和查找资料。
Image类是PIL库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2.使用。
导入Image模块。然后通过Image类中的open方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个IOError；若无返回错误，则open函数返回一个Image对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1importImage
2?im=Image.open("j.jpg")
3?printim.format,im.size,im.mode
4JPEG(440,330)RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format:识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为None值。
size:返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode:RGB（truecolorimage），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-pressimage）。
现在，我们可以使用一些在Image类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：
1im.show()
2?
输出原图：
3.函数概貌。
3.1??ReadingandWritingImages:open(infilename),save(outfilename)
3.2??:
crop():从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left,upper,right,lower），坐标系统的原点（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()
其效果图为：
旋转一幅图片：
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??几何变换。
3.3.1??简单的几何变换。
1out=im.resize((128,128))??????????#
2?out=im.rotate(45)???????????????#逆时针旋转45度角。
3?out=im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)???#左右对换。
4?out=im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)???#上下对换。
5?out=im.transpose(Image.ROTATE_90)??????#旋转90度角。
6?out=im.transpose(Image.ROTATE_180)??????#旋转180度角。
7out=im.transpose(Image.ROTATE_270)??????#旋转270度角。
各个调整之后的图像为：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
3.3.2??色彩空间变换。
convert():该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
3.3.3??图像增强。
Filters:在ImageFilter模块中可以使用filter函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
1importImageFilter
2imfilter=im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3imfilter.show()
3.4??序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为.gif，另外还有FLI/FLC。PIL库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL自动载入图像的第一帧。我们可以使用seek和tell方法在各帧之间移动。
1importImage
2im.seek(1)????#skiptothesecondframe
3
4try:
5???while1:
6?????im.seek(im.tell()+1)
7?????#dosomethingtoim
8exceptEOFError:
9???pass
3.5??更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im=Image.open("filename")
类文件读取：fp=open("filename","rb");im=Image.open(fp)
字符串数据读取：importStringIO;im=Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：importTarIO;fp=TarIo.TarIO("Image.tar","Image/test/lena.ppm");im=Image.open(fp)
基本的PIL目前就练习到这里。其他函数的功能可点击?这里?进一步阅读。
Python如何获取图片长宽等信息使用PIL模块,windows安装包下载:
使用方法
#?coding:?utf8
#?获取指定图片的长和宽
from?PIL?import?Image
img?=?Image.open("img.jpg")
print?img.size
运行结果:
(52,?54)
数字图像处理基于Python如何数一张图片的物体有多少个？如果要使用Python进行数字图像处理，可以使用OpenCV库来数一张图片的物体有多少个。
下面是一个简单的例子，可以使用OpenCV库来数一张图片中的小球数量：
importcv2
#读取图片
img=cv2.imread("balls.jpg")
#将图片转换为灰度图
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用阈值分割法，得到二值图
thresh=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
#寻找图像中的轮廓
cnts=cv2.findContours(thresh.(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
#显示图像中的轮廓数量
print("图像中的轮廓数量：{}".format(len(cnts)))
python操作ppt,如何判断幻灯片中有图片一、实现原理
其实实现原理很简单，我们的pptx文件其实是一个压缩包。我们可以直接修改pptx文件的后缀，改成zip然后解压，比如下面这个：
BTH0Q0$4CJH0}2VQP~06KH1.png
这是解压后的文件。我们可以在ppt目录下找到一个media目录，这个目录下就是我们要的图片的。这个目录包含了PPT的所有多媒体文件。
知道这点后，我们就可以选择用python来解压出PPT中的media目录就可以提取出所有图片了。
二、提取PPT中的图片
1、打开压缩包
在Python中提供了一个zipfile模块用于处理压缩包文件。我们来看看它的简单操作：
fromzipfileimportZipFile
#打开压缩文件
f=ZipFile("test.pptx")
#查看压缩包所有文件
forfileinf.namelist():
print(file)
#关闭压缩包文件
f.close()
输出的部分结果如下：
[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
可以看到我们打印出了压缩包的文件。
2、解压文件
我们还可以通过下面的方式打开压缩包：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
print(file)
通过with语句，就可以不显示地调用close方法。下面我们看看解压操作：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
#解压文件
f.extract(file,path="unzip")
解压文件的操作通过f.extract来实现，这里传入了两个参数，分别是压缩包文件，和解压路径，如果压缩包有密码还需要传入解压密码。
然后我们还需要判断一下，如果是媒体目录我们才解压。我们添加一点代码：
fromzipfileimportZipFile
withZipFile("test.pptx")asf:
forfileinf.namelist():
#如果是media目录下的文件就解压
iffile.startswith("ppt/media/"):
f.extract(file,path="unzip")
这样我们就实现了PPT图片的提取。
三、提取PPT中的图片
我们把上面代码再完善一下：
importos
fromzipfileimportZipFile
#解压目录
unzip_path="unzip"
#如果解压目录不存在则创建
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)
这里我们就是添加了一个解压目录的创建，这样我们执行的时候就不会因为目录不存在而报错了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python如何判断图片内容多少的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～
② [图像] Python 中使用傅里叶变换进行数字图像处理
图像现在已成为我们日常生活的一部分，没有它人们几乎无法生存，因此数字图像处理变得越来越重要。本文将探讨如何在数字图像处理中使用快速傅里叶变换（FFT），并解释如何在Python中实现它。我们将逐步分析流程，并讨论其背后的理论和实际应用。
快速傅里叶变换（FFT）是用于数字图像处理的一种强大工具，它能将图像信息转换为频率，从而进行进一步处理。与现实中的光波和声波不同，数字图像是离散的，因此我们使用离散傅里叶变换（DFT）而不是傅里叶变换。然而，DFT过程通常太慢，因此选择使用FFT。
流程如下（从左到右）：1. 原始图像 2. FFT频谱可视化输出 3. 中心化 4. 分散化 5. 反向FFT
接下来，我们将深入探讨每个步骤，了解其背后的理论。
1. 快速傅里叶变换
FFT过程将二维图像转换为难以直接可视化的复数数组。为了使其可视化，我们有两种方法：频谱（spectrum）和相位角（phase angle）。频谱图像中的白色区域表示高频率功率，角代表低频。
频谱图像中的对称图案显示在低/零频率存在高能量，这在大多数图像中都是正常现象。另一方面，相位角图像较难识别模式，但相位保留了形状特征，对于图像来说至关重要。
2. 将零频率分量移至频谱中心
二维FFT具有平移和旋转特性，我们可以在不丢失任何信息的情况下移动频率。将零频率分量移动到光谱的中心使光谱图像对人类更加可读。此外，这种转换有助于轻松实现高通/低通滤波器。
3. 与第2步相反。将零频率分量移回原始位置
4. 与第1步相反。计算二维快速傅里叶逆变换
步骤3和步骤4的过程是将信息从光谱转换回灰度图像。通过应用逆移位和逆FFT操作完成。
在Python中，可以使用Numpy轻松实现FFT操作。
通过理解FFT基本理论后，我们将探索如何操纵光谱输出来处理图像。首先，需要了解低通/高通滤波器。
低通滤波器只允许低频通过，这意味着像素值变化缓慢。例如，颜色变化轻微的平滑区域被认为是低频内容。低通滤波器广泛用于去除图像中的噪声。
相反，高通滤波器只允许高频通过，图像中的高频率意味着像素值发生巨大变化。例如，颜色变化很大的边缘区域被认为是高频内容。高通滤波器的输出捕获图像中的边缘，用于通过适当的重叠计算来锐化原始图像，增强图像清晰度，使边缘更加清晰。
低通滤波器倾向于保留图像中的整体信息，而高通滤波器则试图识别图像中的变化。
理想过滤器背后的逻辑很简单：给定半径值D₀作为阈值，低通滤波器图中的H(u,v)在阈值下等于1，并且H(u,v)高于阈值时为0。相反，高通滤波器图在阈值下等于0，在阈值以上等于1。
巴特沃斯滤波器在函数中引入了新参数n，不同n值会影响通过频率和滤波频率之间截止的清晰度。与理想滤波器相比，巴特沃斯滤波器没有明显的不连续性。
高斯滤波器比巴特沃斯更平滑的截止版本，通过频率和滤波频率之间的截止非常模糊，导致处理后的图像更平滑。
理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的输出结果在低通和高通滤波器中都显示了不同的特性。理想滤波器有许多波噪声，因为理想滤波器设计在一定半径之外阻挡所有信息，导致信息在没有任何平滑处理的情况下突然中断。相比之下，巴特沃斯和高斯滤波器平滑地阻挡距离原点一定半径之外的信息，使图像更平滑，失真更小。
在了解低通/高通滤波器的工作原理以及滤波器的正确形状之后，本文介绍了几种滤波器，包括理想过滤器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器等。这些滤波器在实际应用中具有重要价值。
本文通过Python代码示例展示了如何在实际场景中应用FFT和滤波器处理图像，具体包括使用理想、巴特沃斯和高斯滤波器进行图像处理。这些示例展示了不同滤波器在低通和高通处理中的结果。
总结，FFT是我们处理二维信息的强大工具，它允许我们在另一个维度上处理图像，带来更大的灵活性。本文介绍了FFT的基本过程、理论和实际应用，希望能为读者提供有价值的见解和知识。
③ 数字图像处理基于Python如何数一张图片的物体有多少个
如果要使用Python进行数字图像处理，可以使用OpenCV库来数一张图片的物体有多少个。
下面是一个简单的例子，可以使用OpenCV库来数一张图片中的小球数量：
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("balls.jpg")
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用阈值分割法，得到二值图
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 寻找图像中的轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh.(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
# 显示图像中的轮廓数量
print("图像中的轮廓数量：{}".format(len(cnts)))