有自动创建功能，也可以使用代码。1.观察网页，找到img标签；2.通过requests和BS库来提取网页中的img标签；3.抓取
_mg标签后，再把里面的src给提取出来，接下来就可以下载图片了；
?
?4.通过urllib的urllib.urlretrieve来下载图片并且放进文件夹里面（第一之前的准备工作就是获取当前路径然后新建一个文件夹）；
?5.如果有多张图片，不断的重复3-4。
Ⅱ 如何利用Python实现图片转字符画详解
# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Image
codeLib = '''@B%8&WM#*/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`'. '''#生成字符画所需的字符集count = len(codeLib)def transform1(image_file):
image_file = image_file.convert("L")#转换为黑白图片，参数"L"表示黑白模式
codePic = ''
for h in range(0,image_file.size[1]): #size属性表示图片的分辨率，'0'为横向大小，'1'为纵向
for w in range(0,image_file.size[0]):
gray = image_file.getpixel((w,h)) #返回指定位置的像素，如果所打开的图像是多层次的图片，那这个方法就返回一个元组
codePic = codePic + codeLib[int(((count-1)*gray)/256)]#建立灰度与字符集的映射
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)))#调整图片大小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 图片循环播放
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。
Ⅳ Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别
1. PIL.Image.open
代码在这里：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub
open() 函数打开图像，但并不读入，直到有操作发生。
具体的读取操作是在 ImageFile.py 写的。大体流程是先检测文件类型，整块地读入文件内容，然后调用解码器解码，做了很多优化，效率应该还是很高的。
2. scipy.ndimage.imread
代码在这里：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
imread 调用 scipy.misc.pilutil.imread。从名字就能看出来其实调用的还是 Pillow。
根据 pilutil 代码：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
确实是调用 pil.image.open()，然后返回一个 fromimage()。
3. scipy.misc.imread
misc 的 __init__.py 在这里：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
调用的还是 pilutil 中的 imread
相关代码如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是学了一招，从 pilutil 导入其所有函数添加到当前空间，然后又删除了 pilutil 消除影响。
4. skimage.io.imread
代码在这里：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
是通过插件 plugin 来读入不同的文件，而且会试用几个不同的 plugins 来找到合适的。
使用 call_plugin 来调用，代码在这里：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
可以根据如下代码查看插件调用的优先级
# 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 的源代码在这里：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread，是用 open 打开图像之后，再转换成 ndarray。
5. cv2.imread
这里是调用的 CV::imread()，代码在这里：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般来说 C\C++ 的实现，应该比 python 速度快一点。
6. matplotlib.image.imread
matplotlib 的文档里面说，matplotlib 原生只可以读取 PNG 文件，有 PIL 的时候，可以读取其他类型的文件。如果使用 URL 打开在线图像文件，需要符合 PIL 的文档要求。
matplotlib.image.imread 的代码在这里：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 读取和写入，是用 C 实现的，代码在这里：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。
matplotlib 是先用 pil 的 open 打开图像，如果格式是 png，就用原生方法打开。相关代码如下：
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
声明的处理器只有 png。如果是 png 文件，调用 _png.read_png。如果不是 png 直接使用 pilread（就是用 pil 的 Image.open 然后 pil_to_array）。
matplotlib 的源码确实比较复杂，一大部分主体是用 C 写的，改动很激进，功能更新猛烈。
Ⅵ python如何保存img文件
python保存img文件有两种方法：
1、使用matplotlib模块的“matplotlib.image.imsave()”函数可以保存图片
示例代码如下：
2、使用opencv模块“opencv.imwrite()”函数可以保存图片
、
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Ⅶ 如何使用python来判断图片相似度
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):#获取平均灰度值 return sum(ls)/len(ls) def getMH(a,b):#比较100个字符有几个字符相同 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) # 打开 image_file=image_file.resize((12, 12))#重置图片大小我12px X 12px image_file=image_file.convert("L")#转256灰度图 Grayls=getGray(image_file)#灰度集合 avg=getAvg(Grayls)#灰度平均值 bitls=''#接收获取0或1 #除去变宽1px遍历像素 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:#像素的值比较平均值 大于记为1 小于记为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/测试图片.jpg")#图片地址自行替换files = os.listdir("./Test")#图片文件夹地址自行替换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界面显示图片
wxpython:
# 使用wx.Image得到对象
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()
# 把它们显示出来
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()))
具体的请根据你的实际情况修改，最好去http://www.wxpython.org/download.php#binaries
下载wxpython和wxpython demo看看，这个demo很强大的。
Ⅸ 求问：python打开一张图片出错， IOError: cannot identify image file
int main(int argc, char* argv[])
{
DhDialog dialog;
DhOutputWindow output_window_;
//1.互相监听,注意,这里是动态添加监听，并不是互相之间直接引用各自的对象.
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中的语句 prefix = re.sub(r'\.[^/]*$',' ',imagefile) 解释
用空格替换.或者.///////////（0或者任意多个/)