例如有一幅图,文件名为"a.jpg'.  读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

基于Python PIL实现简单图片格式转化器 目录 基于Python PIL实现简单图片格式转化器 1.简介 2.前期资料准备 2.1.1如何实现图片格式转换? 2.1.2如何保存需要大小的图片? 2.2前端页面支持 2.2.1图片文件选择 2.2.2 保存文件到目标路径 2.2.3预览图片 2.2.4 待更新 1.简介 ​ 提示:阅读本文,默认你对Python有一定了解,并且安装有PIL,对tkinter有一定使用基础.文中所有代码皆在Python3版本上实现,请务必注意 ​ Pyhton

图片序列转换成视频 最近一直在找一个工具,能够将一堆图片转化成视频.网上找了一些小软件,还有 win10 的照片自带的视频制作功能,都不是很满意. 又不想下载那些专业的视频剪辑软件大材小用. 然后找到了ffmpeg这个非常出名非常常用的多媒体编解码库,看了下文档试着用了下,它确实可以完成上述功能,但是命令行对输入图片的命名有规定(文件名必须开头相同.且包含连续编号),并且windows下的编译版不支持Pattern type 'glob'. 先尝试了用python写了批量重命名然后调用ffmpe

有一个需求,需要用python把json字符串转化为字典 inp_str = " {'k1':123, 'k2': '345','k3','ares'} " import json inp_str = " {'k1':123, 'k2': '345','k3','ares'} " print json.loads(a) 死活出不来结果,还报错,没搞明白. 最后,直接复制网上的代码,OK,运行成功,可是把我的inp_srt变量填进去,不行,报错:开始对比两个变量有什么

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

Python 对图片做垂直投影 本文利用opencv对图片进行垂直投影,做出垂直投影图,大体思路:打开图片,灰度化,二值化,按列进行统计,新建一个大小和原图一样的图片,按列进行填充: cv2.cv.Get2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x) 获取物理坐标为(y,x)处的灰度值 cv2.cv.Set2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x,(255, 255, 255)) 设置某一位置处rgb值 实现 例如: # -*-coding:utf-8-*-

Python批量图片识别并翻译--我用python给女朋友翻译化妆品标签 最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签.美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分","来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟"....看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍. 默默收起大学考的一摞429分的四级证书,我打开了IDE...我打算开发一个能批量翻译的图片的demo,把家里的各种化妆品都翻译好.机智如我,是不会自己从训练模型做起的

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#-------------------------------------------------------------------------------# Name: picRead# Purpose:## Author: wangchao## Created: 27/06/2014# Copyright: (c) wangchao 2014# Licence: <your licence>#-----------------------

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato

Python 如何将整数转化成二进制字符串 1.你可以自己写函数采用 %2 的方式来算. >>> binary = lambda n: '' if n==0 else binary(n/2) + str(n%2) >>> binary(5) '101' >>> 2.采用 python 自带了方法 bin 函数,比如 bin(12345) 回返回字符串 '0b11000000111001', 这个时候在把0b去掉即可: >>> bin(

python在图片上画矩形 image_path = '' image = cv2.imread(image_path) first_point = (100, 100) last_point = (100, 100) cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0, 255, 0), 2) cv2.imwrite(image_path, image) first_point和last_point都是矩形在图片的像素坐标位置,且坐标位置为int整

Python读取图片尺寸.图片格式 需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库. from PIL import Image im = Image.open(filename)#返回一个Image对象 print('宽:%d,高:%d'%(im.size[0],im.size[1])) Image类的属性 PIL.Image.format 图片生成时的原格式,不是以文件后缀名为依据. 类型: string or None PIL.I

实际开发中涉及图片上传并且量比较大的时候一般处理方式有三种 1.直接保存到项目中 最老土直接方法,也是最不适用的方法,量大对后期部署很不方便 2.直接保存到指定路径的服务器上.需要时候在获取,这种方式很方便 3.直接保存到数据库中,需要时候解码在生成图片 下面介绍第三种方式 // 将图片文件转化为字节数组字符串,并对其进行Base64编码处理 public static String GetImageStr(File file) { byte[] data = null; // 读取图片字节数组

将图片序列转化为视频文件 程序如下: framesPath = 'E:\img\';%图像序列所在路径,同时要保证图像大小相同 videoName = 'Bolt.avi';%表示将要创建的视频文件的名字 fps = 25; %帧率 startFrame = 1; %从哪一帧开始 endFrame = 350; %哪一帧结束 if(exist('videoName','file')) delete videoName.avi end %生成视频的参数设定 aviobj=VideoWriter(v

本例子的目的在于测试往oracle数据库中插入blob字段 //以下代码源于:https://www.cnblogs.com/ywlx/p/4544179.html public static String getImgStr(String imgFile){ //将图片文件转化为字节数组字符串,并对其进行Base64编码处理 InputStream in = null; byte[] data = null; //读取图片字节数组 try { in = new FileInputStream(

主要来自:[ python中使用xlrd.xlwt操作excel表格详解 ] 为了方便阅读, 我将原文两个模块拆分为两篇博文: [ python 读 excel 模块: xlrd ] [ python 写 excel 模块: xlwt ] xlrd 基本操作 这个过程有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容. 读一个有2个 sheet 的 excel 文件, 读入sheet2的内容, 内容如下: 使用 python 读入 #!/usr/bin/env python # -*- cod

Delphi 读取 c# webservice XML的base64编码图片字符串转化图片并显示 在 开发中遇到应用c#及asp.net的在的webservice 保存图片并以xml文件形式现实出来 并用delphi调用 的方法: .c#的webservice现实见 http://www.greensoftcode.net/techntxt/20127118441582992373 之前的文章. .在客户端用delphi显示 发现asp.net xml形式输出的图片是base64字符串形式.用d

一.点击头像图片 或者按钮 在相册选择照片返回img,网络上传头像要用data表单上传 (1)上传头像属性 // 图片二进制格式 表单上传 @property (nonatomic, strong) NSData *imageWithData; (2)头像点击事件 - (void)headImageEvent{ NSLog(@"上传头像"); [self selectPhotoAlbumWithSelectPhotoHandle:^(UIImage *img) { self.heade

功能:opencv读视频,显示进度条,推动进度条快进.后退,按q退出.代码如下: import os import cv2 def nothing(emp): pass def jindu(name,video): cv2.namedWindow(name,0) cv2.resizeWindow(name, 800, 600) cap = cv2.VideoCapture(video) frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) loop_fl

Python读字节某一位的值,设置某一位的值,二进制位操作   在物联网实际应用项目开发中,为了提升性能,与设备端配合,往往最终使用的是二进制字节串方式进行的通信协议封装,更会把0和1.True和False.Yes和No这样的布尔值每8个只占用一个字节,用字节中的位来表示.减少传输量,减少对网络稳定性的要求.这就带来了要怎么读某个字节中每一位的值和怎么设置每一位的值的问题.   这几天再写培训演示代码,顺便就写了两个函数,解决字节位值读写问题,现在分享给大家.   下面直接上代码,在Python