㈠ 怎样利用python进行图片分析
fromPILimportImage###此处为导出包，注意字母大小写
importos,os.path
#指明被遍历的文件夹
rootdir=os.path.abspath(os.curdir)+'/Image/'
rootdir1=os.path.abspath(os.pardir)+"/Image/"
#打包用
ifos.path.isdir(rootdir):
pass
else:
rootdir=rootdir1
size=315,560
i=0
forparent,dirnames,filenamesinos.walk(rootdir):
forfilenameinfilenames:
infile=os.path.join(parent,filename)
im=Image.open(infile)###此处Image.open(dir)为多数对象应用的基础.
im.thumbnail(size)###此处size为长度为2的tuple类型，改变图片分辨率
im.save(infile)###im.save(dir)，图片处理的最后都用这个，就是保存处理过后的图片
i+=1
print(i,"Done")
要用pil包 安装如下：pipinstallpillow
㈡ python图像处理代码，望大神详细解释。越详细越好
#初始化一个矩形np.max(marks)+1行，3列，默认值为0
colorTab=np.zeros((np.max(marks)+1,3))
#遍历数组，给每行的3列赋值，就是RGB颜色值，8位的
foriinrange(len(colorTab)):
aa=np.random.uniform(0,255)
bb=np.random.uniform(0,255)
cc=np.random.uniform(0,255)
colorTab[i]=np.array([aa,bb,cc],np.uint8)
#初始化另一个跟img图像形状大小一样的图像，一副黑色图像
bgrImage=np.zeros(img.shape,np.uint8)
#遍历marks形状的行列
foriinrange(marks.shape[0]):
forjinrange(marks.shape[1]):
index=marks[i][j]
#判断是不是区域与区域之间的分界,如果是边界(-1)，则使用白色显示
ifindex==-1:
bgrImage[i][j]=np.array([255,255,255])#像素点设置位白色
else:
bgrImage[i][j]=colorTab[index]#像素点设置位上边随机生成的颜色值
#显示处理后的图像图像
cv2.imshow('AfterColorFill',bgrImage)
#总结，先生成一个跟marks相同数量的row*col的一张颜色表，然后创建一个跟marks相同大小的一副黑色图像
#最后对黑色图像画出白色边界和内部随机彩色像素值
㈢ python处理图像何时要将图像转化为uint8格式uint8是什么用array（）方法打开图像后图像是什么格式
1. uint8是无符号八位整型，表示范围是[0, 255]的整数
2. Python处理图像个人主要推荐下面两种
a) PIL (pip install pillow)，这个比较原生，并且处理过程中一直是uint8
fromPILimportImage
importnumpyasnp
im=Image.open('test.jpg')#从读入就是uint8
npim=np.array(im)#转换成numpyarray处理
b) cv2 (pip install opencv-python)，opencv的python实现
importcv2
im=cv2.imread('test.jpg')#读入默认是uint8格式的numpyarray
一般情况直接用uint8即可，若是有需求（如神经网络等），可以转换成浮点数等形式。如果需要转回PIL的图像对象，那就必须是uint8的格式。如果一直用cv2的话，也可以直接保存浮点数形式的（注意是0~255，不是0~1）。
㈣ 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()
㈤ python可以用来处理图像吗
可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：
改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。
在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。
PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。
Image模块：
Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。
（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）调整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。
在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。
㈥ python如何获取图像的
python读取图像的方法很多，但是几乎都需要使用别的模块。
python读取图片、保存图片的方法_网络经验
https://jingyan..com/article/1876c852572d2f890b137609.html
python除了用上文提供的几个模块读取图像，其实还有很多模块都可以读取图片。
㈦ 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。
㈧ python图像处理初学者求助
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：
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>>> from PIL import Image
>>> 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：
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>>> 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：
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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：
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"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys
for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", 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：
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# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.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：
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# crop, paste and merge
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 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
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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：
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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：
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out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-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：
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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：
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cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")
8）图像滤波
㈨ Python如何图像识别
提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...
2.来了一张查询图像 (query), 也计算它的 LSH 特征. 然后与预先保存下来的库中的每个 LSH 特征都计算 Hamming 距离, 返回库中与查询图像 LSH 特征距离最小 (或距离小于指定阈值) ...
㈩ 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。