python图像crop

A. 如何python pil开发图像识别

1. 简介。

图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以在这里下载学习和查找资料。

Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

2. 使用。

导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：

1 >>> import Image
2 >>> im = Image.open("j.jpg")
3 >>> print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB

这里有三个属性，我们逐一了解。

format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。

size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：

1 >>>im.show()
2 >>>

输出原图：

3.5 更多关于图像文件的读取。

最基本的方式：im = Image.open("filename")

类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击这里进一步阅读。

B. 有没有人用过Python的Image模块 关于crop方法的问题

http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html

box=(100,100,400,400)
region=im.crop(box)

区域由一个4元组定义，表示为坐标是 (left, upper, right, lower)。 Python Imaging Library 使用左上角为 (0, 0)的坐标系统。同时要注意，这些坐标指向像素之间的位置，因此上述例子中描述的区域的大小为300x300像素。

后两个数字需要比前两个大

C. python图像处理初学者求助

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

1
2

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

1
2
3

>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

1

im.show()

2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

1
2
3
4
5
6
7

# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

1
2
3
4

# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

1
2

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

1
2

r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

1
2

out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

1
2
3
4
5

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

1
2

cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）图像滤波

D. Cropman：识别人脸的图片裁剪Python程序怎么用

就那个页面已经写得非常清楚了。
把那些命令拿来执行，有错就解决错就可以了。
最大的问题可能是你根本没写过python程序，还没入门，就暂时别折腾这个库了，还有好多依赖项要安装。

E. python怎样改才能变为，正方形，不是长方形的螺旋线

如下图所示，把代码中对应部分代码改成红圏处样式

运行结果展示

上图为运行结果，不知是否符合需求

F. 怎么样在Python编程中使用Pillow来处理图像

安装
刚接触Pillow的朋友先来看一下Pillow的安装方法，在这里我们以Mac OS环境为例： （1）、使用 pip 安装 Python 库。pip 是 Python 的包管理工具，安装后就可以直接在命令行一站式地安装/管理各种库了（pip 文档）。

$ wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz$ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz$ cd pip-0.7.2$ python setup.py install

（2）、使用 pip 下载获取 Pillow：

$ pip install pillow

（3）、安装过程中命令行出现错误提示：”error: command ‘clang' failed with exit status
1”。上网查阅，发现需要通过 Xcode 更新 Command Line Tool。于是打开
Xcode->Preferences->Downloads-Components选项卡。咦？竟然没了 Command Line
Tools。再查，发现 Xcode 5 以上现在需要用命令行安装：

$ xcode-select —install

系统会弹出安装命令行工具的提示，点击安装即可。
此时再 pip install pillow，就安装成功了。
pip freeze 命令查看已经安装的 Python 包，Pillow 已经乖乖躺那儿了。
好了，下面开始进入教程~
Image类
Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。
使用Image模块中的open函数打开一张图片：

>>> from PIL import Image>>> im = Image.open("lena.ppm")

如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容

>>> from __future__ import print_function>>> print(im.format, im.size, im.mode)

PPM (512, 512) RGB

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。
如果文件不能打开，则抛出IOError异常。
当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片：

>>> im.show()

ps：标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）
读写图片
Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。
Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。
图片转成jpg格式

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile != outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print("cannot convert", infile)

save函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。
创建缩略图

from __future__ import print_functionimport os, sysfrom PIL import Imagesize = (128, 128)for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" if infile != outfile: try: im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, "JPEG") except IOError: print("cannot create thumbnail for", infile)

必须指出的是除非必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开一个文件，Pillow通过文件头确定文件格式，大小，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。
这意味着打开文件非常快，与文件大小和压缩格式无关。下面的程序用来快速确定图片属性：
确定图片属性

from __future__ import print_functionimport sysfrom PIL import Imagefor infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) except IOError: pass

裁剪、粘贴、与合并图片
Image类包含还多操作图片区域的方法。如crop()方法可以从图片中提取一个子矩形
从图片中复制子图像

box = im.() #直接复制图像box = (100, 100, 400, 400)region = im.crop(box)

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。
处理子图，粘贴回原图

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)im.paste(region, box)

将子图paste回原图时，子图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。而原图和region的mode不需要匹配，Pillow会自动处理。
另一个例子

Rolling an imagedef roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.() #复制图像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize if delta == 0: return image part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image

分离和合并通道

r, g, b = im.split()im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。
几何变换
Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换。
简单几何变换

out = im.resize((128, 128))out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示

置换图像

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)out = im.transpose(Image.ROTATE_90)out = im.transpose(Image.ROTATE_180)out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

transpose()和象的rotate()没有性能差别。
更通用的图像变换方法可以使用transform()
模式转换
convert()方法
模式转换

im = Image.open('lena.ppm').convert('L')

图像增强
Filter ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用
应用filters

from PIL import ImageFilterout = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

像素点处理
point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理（例如对比度操作）。
像素点变换

# multiply each pixel by 1.2out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图片的某一区域。
处理单独通道

# split the image into indivial bandssource = im.split()R, G, B = 0, 1, 2# select regions where red is less than 100mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)# process the green bandout = source[G].point(lambda i: i * 0.7)# paste the processed band back, but only where red was < 100source[G].paste(out, None, mask)# build a new multiband imageim = Image.merge(im.mode, source)

注意到创建mask的语句：

mask = source[R].point(lambda i: i < 100 and 255)

该句可以用下句表示

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（mask参数用法：当为0时，保留当前值，255为使用paste进来的值，中间则用于transparency效果）
高级图片增强
对其他高级图片增强，应该使用ImageEnhance模块 。一旦有一个Image对象，应用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以使用以下方法调整对比度、亮度、色平衡和锐利度。
图像增强

from PIL import ImageEnhanceenh = ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")

动态图
Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。
当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同郑

from PIL import Imageim = Image.open("animation.gif")im.seek(1) # skip to the second frametry: while 1: im.seek(im.tell()+1) # do something to imexcept EOFError: pass # end of sequence

当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。
当前版本只允许seek到下一郑为了倒回之前，必须重新打开文件。
或者可以使用下述迭代器类
动态图迭代器类

class ImageSequence: def __init__(self, im): self.im = im def __getitem__(self, ix): try: if ix: self.im.seek(ix) return self.im except EOFError: raise IndexError # end of sequencefor frame in ImageSequence(im): # ...do something to frame...Postscript Printing

Pillow允许通过Postscript Printer在图片上添加images、text、graphics。

Drawing Postscriptfrom PIL import Imagefrom PIL import PSDrawim = Image.open("lena.ppm")title = "lena"box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in pointsps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdoutps.begin_document(title)# draw the image (75 dpi)ps.image(box, im, 75)ps.rectangle(box)# draw centered titleps.setfont("HelveticaNarrow-Bold", 36)w, h, b = ps.textsize(title)ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)ps.end_document()

更多读取图片方法
之前说到Image模块的open()函数已经足够日常使用。该函数的参数也可以是一个文件对象。
从string中读取

import StringIOim = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从tar文件中读取

from PIL import TarIOfp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm")im = Image.open(fp)

草稿模式
draft()方法允许在不读取文件内容的情况下尽可能（可能不会完全等于给定的参数）地将图片转成给定模式和大小，这在生成缩略图的时候非常有效（速度要求比质量高的场合）。
draft模式

from __future__ import print_functionim = Image.open(file)print("original =", im.mode, im.size)im.draft("L", (100, 100))print("draft =", im.mode, im.size)

G. python的pillow库怎么处理灰度图像

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：
im.show()

2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：

"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

H. Python如何图像识别

首先，先定位好问题是属于图像识别任务中的哪一类，最好上传一张植物叶子的图片。因为目前基于深度学习的卷积神经网络（CNN）确实在图像识别任务中取得很好的效果，深度学习属于机器学习，其研究的范式，或者说处理图像的步骤大体上是一致的。

1、第一步，准备好数据集，这里是指，需要知道输入、输出（视任务而定，针对你这个问题，建议使用有监督模型）是什么。你可以准备一个文件夹，里面存放好植物叶子的图像，而每张图像对应一个标签（有病/没病，或者是多类别标签，可能具体到哪一种病）。
具体实现中，会将数据集分为三个：训练集（计算模型参数）、验证集（调参，这个经常可以不需要实现划分，在python中可以用scikit-learn中的函数解决。测试集用于验证模型的效果，与前面两个的区别是，模型使用训练集和验证集时，是同时使用了输入数据和标签，而在测试阶段，模型是用输入+模型参数，得到的预测与真实标签进行对比，进而评估效果。
2、确定图像识别的任务是什么？

图像识别的任务可以分为四个：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，有时候是几个任务的结合。
图像分类是指以图像为输入，输出对该图像内容分类的描述，可以是多分类问题，比如猫狗识别。通过足够的训练数据（猫和狗的照片-标签，当然现在也有一系列的方法可以做小样本训练，这是细节了，这里并不敞开讲），让计算机/模型输出这张图片是猫或者狗，及其概率。当然，如果你的训练数据还有其它动物，也是可以的，那就是图像多分类问题。
目标检测指将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具体位置。比如，想要确定这只狗所佩戴的眼睛的位置，输入一张图片，输出眼睛的位置（可视化后可以讲目标区域框出来）。

看到这里，应该想想植物叶子诊断疾病的问题，只需要输入一整张植物叶子的图片，输出是哪种疾病，还是需要先提取叶子上某些感兴趣区域（可能是病变区域），在用病变区域的特征，对应到具体的疾病？
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，宏观上看，语义分割是一项高层次的任务。其目的是以一些原始图像作为输入，输出具有突出显示的感兴趣的掩膜，其实质上是实现了像素级分类。对于输入图片，输出其舌头区域（注意可以是不规则的，甚至不连续的）。

而实例分割，可以说是在语义分割的基础上，在像素层面给出属于每个实例的像素。

看到这里，可以具体思考下自己的问题是对应其中的哪一类问题，或者是需要几种任务的结合。

3、实际操作
可以先通过一个简单的例子入手，先了解构建这一个框架需要准备什么。手写数字识别可以说是深度学习的入门数据集，其任务也经常作为该领域入门的案例，也可以自己在网上寻找。

I. python PIL如何才能把图片修改成正方形或者任意尺寸而不产生挤压

使用裁剪(crop)

img.crop(0,0,w,h)

J. python中PLE调整图片大小,等比例压缩文件，怎么写代码

How do I read image data from a URL in Python?

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图片处理

• '''

• importImageasimage

• #等比例压缩图片

• 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#正确获取小数的方式

• 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还有如下值：

• NEAREST:usenearestneighbour

• BILINEAR:

• BICUBIC:

• ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter

• '''

• #裁剪压缩图片

• 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']#目标高宽比

• ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高宽比

• ifori_scale>=dst_scale:

• #过高

• width=ori_w

• height=int(width*dst_scale)

• x=0

• y=(ori_h-height)/3

• else:

• #过宽

• height=ori_h

• width=int(height*dst_scale)

• x=(ori_w-width)/2

• y=0

• #裁剪

• box=(x,y,width+x,height+y)

• #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标

• #所包围的图像，crop方法与php中的image方法大为不一样

• newIm=im.crop(box)

• im=None

• #压缩

• 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(这里仅为图片水印)

• 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

• #源图片

• ori_img='D:/tt.jpg'

• #水印标

• mark_img='D:/mark.png'

• #水印位置(右下)

• water_opt='rightlow'

• #目标图片

• dst_img='D:/python_2.jpg'

• #目标图片大小

• dst_w=94

• dst_h=94

• #保存的图片质量

• save_q=35

• #裁剪压缩

• clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

• #等比例压缩

• #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)