㈠ 使用python PIL處理圖片。怎麼獲取圖片的像素數據
importimage
importsys
img=image.open("圖片位置")
width=img.size[0]
height=img.size[1]
forwinrange(width):
forhinrange(height):
pixel=img.getpixel(w,h)
printpixel
#width,height是圖片的寬度與長度
#pixel是像素值
㈡ python如何獲取圖像的
python讀取圖像的方法很多，但是幾乎都需要使用別的模塊。
python讀取圖片、保存圖片的方法_網路經驗
https://jingyan..com/article/1876c852572d2f890b137609.html
python除了用上文提供的幾個模塊讀取圖像，其實還有很多模塊都可以讀取圖片。
㈢ Python 讀取文件夾將裡面的圖片處理成想要的大小並保存在個指定位置
#-*-coding:utf-8-*-
importcv2
importos
importnumpy
importcutHumanFace
defsaveCutFace(filePath,pathSave='cutFace',normalizeWidth=300,normalizeHeight=300):
"""
:paramfilePath:string,文件夾路徑
"""
ifnotos.path.exists(savePath):
os.makedirs(savePath);#保存的文件夾
files=os.listdir(filePath);#列出目錄下的所有文件
normalizeWidth=100#以100×100為大小
normalizeHeight=100
forfileinfiles:
normalizeFace=cv2.resize(cutFace,(normalizeWidth,normalizeHeight),interpolation=cv2.INTER_AREA);
cv2.imwrite(savePath,normalizeFace);
㈣ 怎樣利用Python進行圖片分析
fromPILimportImage###此處為導出包，注意字母大小寫
importos,os.path
#指明被遍歷的文件夾
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)###此處Image.open(dir)為多數對象應用的基礎.
im.thumbnail(size)###此處size為長度為2的tuple類型，改變圖片解析度
im.save(infile)###im.save(dir)，圖片處理的最後都用這個，就是保存處理過後的圖片
i+=1
print(i,"Done")
要用pil包 安裝如下：pipinstallpillow
㈤ 學渣求助，python讀取圖片數據
#使用PIL
fromPILimportImage
image=Image.open('圖片路徑')
㈥ python中PLE調整圖片大小,等比例壓縮文件，怎麼寫代碼
How do I read image data from a URL in Python?
importosimportImagefileName='c:/py/jb51.jpg'fp=open(fileName,'rb')im=Image.open(fp)fp.close()x,y=im.sizeifx <300or y <300:os.remove(fileName)from PIL import Imageimport requestsimport numpy as npfrom StringIO import StringIOresponse = requests.get(url)img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))
from PIL import Imageimport urllib2
im = Image.open(urllib2.urlopen(url))
or if you userequests:
from PIL import Imageimport requests
im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
[python] view plain
[html] view plain
#coding:utf-8
'''
python圖片處理
'''
importImageasimage
#等比例壓縮圖片
defresizeImg(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
widthRatio=heightRatio=None
ratio=1
if(ori_wandori_w>arg['dst_w'])or(ori_handori_h>arg['dst_h']):
ifarg['dst_w']andori_w>arg['dst_w']:
widthRatio=float(arg['dst_w'])/ori_w#正確獲取小數的方式
ifarg['dst_h']andori_h>arg['dst_h']:
heightRatio=float(arg['dst_h'])/ori_h
ifwidthRatioandheightRatio:
ifwidthRatio<heightRatio:
ratio=widthRatio
else:
ratio=heightRatio
ifwidthRatioandnotheightRatio:
ratio=widthRatio
ifheightRatioandnotwidthRatio:
ratio=heightRatio
newWidth=int(ori_w*ratio)
newHeight=int(ori_h*ratio)
else:
newWidth=ori_w
newHeight=ori_h
im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])
'''
image.ANTIALIAS還有如下值：
NEAREST:usenearestneighbour
BILINEAR:
BICUBIC:
ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter
'''
#裁剪壓縮圖片
defclipResizeImg(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
dst_scale=float(arg['dst_h'])/arg['dst_w']#目標高寬比
ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高寬比
ifori_scale>=dst_scale:
#過高
width=ori_w
height=int(width*dst_scale)
x=0
y=(ori_h-height)/3
else:
#過寬
height=ori_h
width=int(height*dst_scale)
x=(ori_w-width)/2
y=0
#裁剪
box=(x,y,width+x,height+y)
#這里的參數可以這么認為：從某圖的(x,y)坐標開始截，截到(width+x,height+y)坐標
#所包圍的圖像，crop方法與php中的image方法大為不一樣
newIm=im.crop(box)
im=None
#壓縮
ratio=float(arg['dst_w'])/width
newWidth=int(width*ratio)
newHeight=int(height*ratio)
newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])
#水印(這里僅為圖片水印)
defwaterMark(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
mark_im=image.open(arg['mark_img'])
mark_w,mark_h=mark_im.size
option={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),
'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)
}
im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))
im.save(arg['dst_img'])
#Demon
#源圖片
ori_img='D:/tt.jpg'
#水印標
mark_img='D:/mark.png'
#水印位置(右下)
water_opt='rightlow'
#目標圖片
dst_img='D:/python_2.jpg'
#目標圖片大小
dst_w=94
dst_h=94
#保存的圖片質量
save_q=35
#裁剪壓縮
clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#等比例壓縮
#resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#水印
#waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)
㈦ 如何用Python方法獲取圖片的准確尺寸
先安裝pillow庫
然後運行：
from PIL import Image
img = Image.open('圖片路徑')
print(img.size)
返回的是圖片的 高×寬
㈧ python處理圖片數據
目錄
1.機器是如何存儲圖像的？
2.在Python中讀取圖像數據
3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵
4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值
5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。
但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：
機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。
假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。
這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。
下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：
圖片源於機器學習應用課程
剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？
彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。
因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：
圖片源於機器學習應用課程
左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。
請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。
用Python讀取圖像數據
下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)
#checking image shape
image.shape, image
（28，28）
矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。
下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。
方法#1：灰度像素值特徵
從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。
考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。
能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。
那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：
下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)
image.shape, imshow(image)
（650，450）
該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：
#pixel features
features = np.reshape(image, (660*450))
features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。
但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！
方法#2：通道的平均像素值
在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：
image = imread('puppy.jpeg')
image.shape
(660, 450, 3)
這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。
或者，可以使用另一種方法：
生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。
下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：
這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape
(660, 450)
現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：
for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)
新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：
features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape
(297000,)
方法#3：提取邊緣特徵
請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：
識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？
類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：
筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。
假設圖像矩陣如下：
圖片源於機器學習應用課程
該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？
當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：
獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。
還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：
圖片源於機器學習應用課程
現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：
#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)
#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)
imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')
㈨ 如何採用Python讀取一個圖像
打開winPython工具包
輸入以下代碼，如圖所示。
from skimage import io
if __name__ == '__main__':
img_name="D:\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\notebooks\hashiqi.jpg"
print("我的圖片！")
img=io.imread(img_name,as_grey=False)
io.imshow(img)
其中變數img_name是為了指定自己圖片所存的路徑。
單擊保存按鈕，
會跳出一個設置文件名的界面，填入要保存的名字即可。
單擊運行按鈕，一般要單擊兩次才行，運行代碼。
單擊後，就可以查看的我們顯示的圖片了。
㈩ Python如何獲取圖片長寬等信息
使用PIL模塊,windows安裝包下載:
http://www.pythonware.com/procts/pil/
使用方法
#coding:utf8
#獲取指定圖片的長和寬
fromPILimportImage
img=Image.open("img.jpg")
printimg.size
運行結果:
(52,54)