from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
im=Image.open("d://aa.jpg","r")
print(im.size,im.format,im.mode) #显示图的大小,格式,模式
brightness = ImageEnhance.Brightness(im)
im_brightness = brightness.enhance(1.5)
#im_brightness.show()
im_brightness.save("d://tu1//aa0.jpg")
im_contrast = ImageEnhance.Contrast(im)
im_contrast.enhance(0.8)
#im_contrast.enhance(1.5).show()
im_contrast.enhance(0.8).save("d://tu1//aa1.jpg")
im_resize=im.resize((200,200))
#im_resize.show()
im_resize.save("d://tu1//aa2.jpg")

import imageio,os,numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image

tiger_jpg=imageio.imread(os.getcwd()+"aa.jpg") #读取图片.
print("图片的数据类型:", tiger_jpg.dtype) #获取图片数据类型.
img_shape = tiger_jpg.shape #获取图片大小.
print("(图片大小, 通道数):", tiger_jpg.shape)
imageio.imwrite("tiger_mc.jpg", tiger_jpg * [1, 0.5, 0.5] ) #修改图片颜色并保存.
imageio.imwrite("timg_ms.jpg",numpy.array(Image.fromarray(tiger_jpg).resize
((120,70)))) #修改图片大小并保存.
imageio.imwrite("timg_mi.jpg", tiger_jpg[50:130, 100:240]) #裁剪图片并保存.
"""-------------------------绘制图片--------------------------"""
plt.figure()
plt.subplot(2, 2, 1)
tiger_jpg1 = mpimg.imread(os.getcwd()+"\\resource\\tiger.jpg") #读取图片.
plt.imshow(tiger_jpg1) #显示图片.
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 2)
tiger_jpg2 = mpimg.imread("tiger_mc.jpg")
plt.imshow(tiger_jpg2)
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 3)
tiger_jpg3 = mpimg.imread("timg_ms.jpg")
plt.imshow(tiger_jpg3)
plt.axis('off')
plt.subplot(2, 2, 4)
tiger_jpg4 = mpimg.imread("timg_mi.jpg")
plt.imshow(tiger_jpg4)
plt.axis('off')
plt.show()

python pil 图像加工处理的更多相关文章

  1. Python PIL 图像缩小、拼接

    比较各种不同取样方式的图像缩放效果. [NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING]NEAREST取样方式是效果最差的,PIL.Image.re ...

  2. < python PIL - 批量图像处理 - 生成自定义大小图像 >

    < python PIL - 批量图像处理 - 生成自定义大小图像 > 直接用python自带的PIL图像库,对一个文件夹下所有jpg/png的图像进行自定义像素变换 from PIL i ...

  3. < python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 >

    < python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from ...

  4. Python,PIL压缩裁剪图片

    自己写了用来压缩 DC 照片的,批量处理整目录文件,非常方便.需要安装 PIL #!/usr/bin/env python import Image import os import os.path ...

  5. Python实现图像边缘检测算法

    title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categori ...

  6. Python PIL

    Python PIL PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储.显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片. 一.PIL库简介 1. ...

  7. python PIL 图像处理操作

    python PIL 图像处理 # 导入Image库 import Image # 读取图片 im = Image.open("1234.jpg") # 显示图片 im.show( ...

  8. Python PIL模块笔记

    利用python pil 实现给图片上添加文字 图片中添加文字#-*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont ttfo ...

  9. python PIL 图像处理

    python PIL 图像处理 This blog is from: https://www.jianshu.com/p/e8d058767dfa Image读出来的是PIL的类型,而skimage. ...

随机推荐

  1. GO学习-(22) Go语言之依赖管理

    Go语言之依赖管理 Go语言的依赖管理随着版本的更迭正逐渐完善起来. 依赖管理 为什么需要依赖管理 最早的时候,Go所依赖的所有的第三方库都放在GOPATH这个目录下面.这就导致了同一个库只能保存一个 ...

  2. cmodel模拟器开发

    cmodel模拟器开发 对于一个公司来说,产品的设计周期就是生命线,一般来说都会在设计功能级仿真的c-model后直接转向RTL设计. 在目前的技术下,做cycle-by-cycle的设计和直接RTL ...

  3. CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation

    CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3 ...

  4. UiPath 中 List 集合的实例化与使用

    >>>跳过BB,空降正文<<< 目录 前言 正文 1. 创建 List 变量 2. 实例化 List 变量 3. 集合的使用 后记 前言 大家好呀,我是 白墨,一个 ...

  5. 在centos上安装docker

    安装docker 卸载旧版本 sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docke ...

  6. OSPF 路由协议

    OSPF路由协议 目录 一.OSPF路由协议概述 1.1.内部网关和外部网关协议 1.2.OSPF的工作过程 1.3.OSPF的基本概念 二.OSPF 数据包类型 2.1.OSPF数包 2.2.OSP ...

  7. .Net Core with 微服务 - Elastic APM

    上一次我们介绍了Seq日志聚合组件.这次要给大家介绍的是Elastic APM ,一款应用程序性能监控组件.APM 监控围绕对应用.服务.容器的健康监控,对接口的调用链.性能进行监控.在我们实施微服务 ...

  8. JavaScript实现的7种排序算法

    所谓排序算法,即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序.这种新序列遵循着一定的规则,体现出一定的规律,因此,经处理后的数据便于筛选和计算,大大提高了计算效率.对于排序,我们首先要求 ...

  9. CVPR2021 | 开放世界的目标检测

    ​ 本文将介绍一篇很有意思的论文,该方向比较新,故本文保留了较多论文中的设计思路,背景知识等相关内容. 前言: 人类具有识别环境中未知对象实例的本能.当相应的知识最终可用时,对这些未知实例的内在好奇心 ...

  10. Kubernetes使用节点污点和pod容忍度阻止节点调度到特定节点

    Kubernetes允许你去影响pod被调度到哪个节点.起初,只能通过在pod规范里指定节点选择器来实现,后面其他的机制逐渐加入来扩容这项功能,本章将包括这些内容. 现在要介绍的高级调度的两个特性是节 ...