有自動創建功能，也可以使用代碼。1.觀察網頁，找到img標簽；2.通過requests和BS庫來提取網頁中的img標簽；3.抓取
_mg標簽後，再把裡面的src給提取出來，接下來就可以下載圖片了；
?
?4.通過urllib的urllib.urlretrieve來下載圖片並且放進文件夾裡面（第一之前的准備工作就是獲取當前路徑然後新建一個文件夾）；
?5.如果有多張圖片，不斷的重復3-4。
Ⅱ 如何利用Python實現圖片轉字元畫詳解
# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Image
codeLib = '''@B%8&WM#*/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`'. '''#生成字元畫所需的字元集count = len(codeLib)def transform1(image_file):
image_file = image_file.convert("L")#轉換為黑白圖片，參數"L"表示黑白模式
codePic = ''
for h in range(0,image_file.size[1]): #size屬性表示圖片的解析度，'0'為橫向大小，'1'為縱向
for w in range(0,image_file.size[0]):
gray = image_file.getpixel((w,h)) #返回指定位置的像素，如果所打開的圖像是多層次的圖片，那這個方法就返回一個元組
codePic = codePic + codeLib[int(((count-1)*gray)/256)]#建立灰度與字元集的映射
codePic = codePic+'\r\n'
return codePicdef transform2(image_file):
codePic = ''
for h in range(0,image_file.size[1]): for w in range(0,image_file.size[0]):
g,r,b = image_file.getpixel((w,h))
gray = int(r* 0.299+g* 0.587+b* 0.114)
codePic = codePic + codeLib[int(((count-1)*gray)/256)]
codePic = codePic+'\r\n'
return codePic
fp = open(u'暴走.jpg','rb')
image_file = Image.open(fp)
image_file=image_file.resize((int(image_file.size[0]*0.75), int(image_file.size[1]*0.5)))#調整圖片大小print u'Info:',image_file.size[0],' ',image_file.size[1],' ',count
tmp = open('tmp.txt','w')
tmp.write(transform1(image_file))
tmp.close()
Ⅲ python3 圖片循環播放
from Tkinter import *
import ImageTk
root = Tk()
img = ImageTk.PhotoImage(file='bg.jpg')
Label(root, text="abc", image=img).pack(side="top")
root.mainloop()
Ⅳ python可以用來處理圖像嗎
可以的，
PythonWare公司提供了免費的Python圖像處理工具包PIL(Python Image Library),該軟體包提供了基本的圖像處理功能，如：
改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。雖然在這個軟體包上要實現類似MATLAB中的復雜的圖像處理演算法並不太適合，但是Python的快速開發能力以及面向對象等等諸多特點使得它非常適合用來進行原型開發。
在PIL中，任何一副圖像都是用一個Image對象表示，而這個類由和它同名的模塊導出，因此，最簡單的形式是這樣的：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
注意：第一行的Image是模塊名；第二行的img是一個Image對象；
Image類是在Image模塊中定義的。關於Image模塊和Image類，切記不要混淆了。現在，我們就可以對img進行各種操作了，所有對img的
操作最終都會反映到到dip.img圖像上。
PIL提供了豐富的功能模塊：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模塊是
Image,ImageDraw,ImageEnhance這三個模塊。下面我對此分別做一介紹。關於其它模塊的使用請參見說明文檔.有關PIL軟體包和
相關的說明文檔可在PythonWare的站點www.Pythonware.com上獲得。
Image模塊：
Image模塊是PIL最基本的模塊，其中導出了Image類，一個Image類實例對象就對應了一副圖像。同時，Image模塊還提供了很多有用的函數。
（1）打開一文件：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
這將返回一個Image類實例對象，後面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）調整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原來的圖像大小是256x256,現在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是這么簡單，需要說明的是Image.BILINEAR指定採用雙線性法對像素點插值。
在批處理或者簡單的Python圖像處理任務中，採用Python和PIL（Python Image Library）的組合來完成圖像處理任務是一個很不錯的選擇。設想有一個需要對某個文件夾下的所有圖像將對比度提高2倍的任務。用Python來做將是十分簡單的。當然，我也不得不承認Python在圖像處理方面的功能還比較弱，顯然還不適合用來進行濾波、特徵提取等等一些更為復雜的應用。我個人的觀點是，當你要實現這些「高級」的演算法的時候，好吧，把它交給MATLAB去完成。但是，如果你面對的只是一個通常的不要求很復雜演算法的圖像處理任務，那麼，Python圖像處理應該才是你的最佳搭檔。
Ⅳ Python的各種imread函數在實現方式和讀取速度上有何區別
1. PIL.Image.open
代碼在這里：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub
open() 函數打開圖像，但並不讀入，直到有操作發生。
具體的讀取操作是在 ImageFile.py 寫的。大體流程是先檢測文件類型，整塊地讀入文件內容，然後調用解碼器解碼，做了很多優化，效率應該還是很高的。
2. scipy.ndimage.imread
代碼在這里：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
imread 調用 scipy.misc.pilutil.imread。從名字就能看出來其實調用的還是 Pillow。
根據 pilutil 代碼：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
確實是調用 pil.image.open()，然後返回一個 fromimage()。
3. scipy.misc.imread
misc 的 __init__.py 在這里：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
調用的還是 pilutil 中的 imread
相關代碼如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是學了一招，從 pilutil 導入其所有函數添加到當前空間，然後又刪除了 pilutil 消除影響。
4. skimage.io.imread
代碼在這里：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
是通過插件 plugin 來讀入不同的文件，而且會試用幾個不同的 plugins 來找到合適的。
使用 call_plugin 來調用，代碼在這里：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
可以根據如下代碼查看插件調用的優先順序
# For each plugin type, default to the first available plugin as defined by
# the following preferences.
preferred_plugins = {
# Default plugins for all types (overridden by specific types below).
'all': ['pil', 'matplotlib', 'qt', 'freeimage'],
'imshow': ['matplotlib'],
'imshow_collection': ['matplotlib']
}
plugins 的源代碼在這里：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread，是用 open 打開圖像之後，再轉換成 ndarray。
5. cv2.imread
這里是調用的 CV::imread()，代碼在這里：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般來說 C\C++ 的實現，應該比 python 速度快一點。
6. matplotlib.image.imread
matplotlib 的文檔裡面說，matplotlib 原生只可以讀取 PNG 文件，有 PIL 的時候，可以讀取其他類型的文件。如果使用 URL 打開在線圖像文件，需要符合 PIL 的文檔要求。
matplotlib.image.imread 的代碼在這里：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 讀取和寫入，是用 C 實現的，代碼在這里：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。
matplotlib 是先用 pil 的 open 打開圖像，如果格式是 png，就用原生方法打開。相關代碼如下：
handlers = {'png': _png.read_png, }
if format is None:
if cbook.is_string_like(fname):
parsed = urlparse(fname)
# If the string is a URL, assume png
if len(parsed.scheme) > 1:
ext = 'png'
else:
basename, ext = os.path.splitext(fname)
ext = ext.lower()[1:]
elif hasattr(fname, 'name'):
basename, ext = os.path.splitext(fname.name)
ext = ext.lower()[1:]
else:
ext = 'png'
else:
ext = format
if ext not in handlers:
im = pilread(fname)
if im is None:
raise ValueError('Only know how to handle extensions: %s; '
'with Pillow installed matplotlib can handle '
'more images' % list(six.iterkeys(handlers)))
return im
聲明的處理器只有 png。如果是 png 文件，調用 _png.read_png。如果不是 png 直接使用 pilread（就是用 pil 的 Image.open 然後 pil_to_array）。
matplotlib 的源碼確實比較復雜，一大部分主體是用 C 寫的，改動很激進，功能更新猛烈。
Ⅵ python如何保存img文件
python保存img文件有兩種方法：
1、使用matplotlib模塊的「matplotlib.image.imsave()」函數可以保存圖片
示例代碼如下：
2、使用opencv模塊「opencv.imwrite()」函數可以保存圖片
、
更多Python知識，請關註：Python自學網！！
Ⅶ 如何使用python來判斷圖片相似度
from PIL import Imageimport os#import hashlib def getGray(image_file): tmpls=[] for h in range(0, image_file.size[1]):#h for w in range(0, image_file.size[0]):#w tmpls.append( image_file.getpixel((w,h)) ) return tmpls def getAvg(ls):#獲取平均灰度值 return sum(ls)/len(ls) def getMH(a,b):#比較100個字元有幾個字元相同 dist = 0; for i in range(0,len(a)): if a[i]==b[i]: dist=dist+1 return dist def getImgHash(fne): image_file = Image.open(fne) # 打開 image_file=image_file.resize((12, 12))#重置圖片大小我12px X 12px image_file=image_file.convert("L")#轉256灰度圖 Grayls=getGray(image_file)#灰度集合 avg=getAvg(Grayls)#灰度平均值 bitls=''#接收獲取0或1 #除去變寬1px遍歷像素 for h in range(1, image_file.size[1]-1):#h for w in range(1, image_file.size[0]-1):#w if image_file.getpixel((w,h))>=avg:#像素的值比較平均值 大於記為1 小於記為0 bitls=bitls+'1' else: bitls=bitls+'0' return bitls''' m2 = hashlib.md5() m2.update(bitls) print m2.hexdigest(),bitls return m2.hexdigest()''' a=getImgHash("./Test/測試圖片.jpg")#圖片地址自行替換files = os.listdir("./Test")#圖片文件夾地址自行替換for file in files: b=getImgHash("./Test/"+str(file)) compare=getMH(a,b) print file,u'相似度',str(compare)+'%'
Ⅷ 如何在python界面顯示圖片
wxpython:
# 使用wx.Image得到對象
bmp = wx.Image('bitmaps/image.bmp', wx.BITMAP_TYPE_BMP).ConvertToBitmap()
gif = wx.Image('bitmaps/image.gif', wx.BITMAP_TYPE_GIF).ConvertToBitmap()
png = wx.Image('bitmaps/image.png', wx.BITMAP_TYPE_PNG).ConvertToBitmap()
jpg = wx.Image('bitmaps/image.jpg', wx.BITMAP_TYPE_JPEG).ConvertToBitmap()
# 把它們顯示出來
pos = 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, bmp, (10, pos), (bmp.GetWidth(), bmp.GetHeight()))
pos = pos + bmp.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, gif, (10, pos), (gif.GetWidth(), gif.GetHeight()))
pos = pos + gif.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(panel, -1, png, (10, pos), (png.GetWidth(), png.GetHeight()))
pos = pos + png.GetHeight() + 10
wx.StaticBitmap(frame, -1, jpg, (10, pos), (jpg.GetWidth(), jpg.GetHeight()))
具體的請根據你的實際情況修改，最好去http://www.wxpython.org/download.php#binaries
下載wxpython和wxpython demo看看，這個demo很強大的。
Ⅸ 求問：python打開一張圖片出錯， IOError: cannot identify image file
int main(int argc, char* argv[])
{
DhDialog dialog;
DhOutputWindow output_window_;
//1.互相監聽,注意,這里是動態添加監聽，並不是互相之間直接引用各自的對象.
dialog.Attach(&output_window_);
output_window_.Attach(&dialog);
dialog.title_ = "I am infoworld";
dialog.Notify(&dialog.title_,kUpdateTitle);//通知OutputWindow
string output = "C:\\";
output_window_.Notify(&output,kUpdateOutputDir);//通知Dialog
}
Ⅹ python中的語句 prefix = re.sub(r'\.[^/]*$',' ',imagefile) 解釋
用空格替換.或者.///////////（0或者任意多個/)