In modernen Netzwerkanwendungen ist die Bildverarbeitung ein unverzichtbares Bindeglied. Auch Python ist als leistungsstarke Server-Programmiersprache dieser Aufgabe gewachsen. Unter diesen ist Pillow eine der beliebtesten Python-Bildverarbeitungsbibliotheken. Pillow bietet viele Bildverarbeitungsvorgänge, einschließlich Skalierung, Zuschneiden, Drehung, Filter, Transparenz, Farbraumkonvertierung, Farbanpassung und mehr. In diesem Artikel werden die grundlegenden Vorgänge und Beispiele der Bildverarbeitung mit Pillow vorgestellt.
Zuerst müssen wir die Pillow-Bibliothek installieren. Sie können pip, den Python-Paketmanager, verwenden, um Folgendes zu installieren:
pip install Pillow
Nach Abschluss der Installation importieren Sie die Pillow-Bibliothek in das Python-Skript:
from PIL import Image
Als nächstes stellen wir einige gängige Bildoperationen vor.
Bild öffnen
img = Image.open('image.jpg')
In diesem Beispiel öffnen wir das Bild mit dem Namen image.jpg.
Größe ändern
thumbnail_size = (300, 300) img.thumbnail(thumbnail_size) img.save('image_thumbnail.jpg')
In diesem Beispiel skalieren wir das Bild auf eine maximale Breite oder Höhe von 300 und speichern es als neues Bild mit dem Namen image_thumbnail.jpg.
Bild zuschneiden
crop_box = (50, 50, 300, 300) img = img.crop(crop_box) img.save('image_cropped.jpg')
In diesem Beispiel schneiden wir ein Rechteck der Größe 250x250 beginnend in der oberen linken Ecke des Bildes zu und speichern es als neues Bild mit dem Namen image_cropped.jpg.
Bild drehen
angle = 45 img = img.rotate(angle) img.save('image_rotated.jpg')
In diesem Beispiel drehen wir das Bild um 45 Grad und speichern es als neues Bild mit dem Namen image_rotated.jpg.
Filter
from PIL import ImageFilter img = img.filter(ImageFilter.BLUR) img.save('image_blurred.jpg')
In diesem Beispiel verwischen wir das Bild mit dem Unschärfefilter und speichern es als neues Bild mit dem Namen image_blurred.jpg. Es stehen weitere Filter zur Auswahl, darunter Schärfung, Kantenverbesserung, Prägung, Konturierung, Farbverbesserung und mehr.
Farbanpassung
from PIL import ImageEnhance enhancer = ImageEnhance.Color(img) enhanced_img = enhancer.enhance(1.5) enhanced_img.save('image_enhanced.jpg')
In diesem Beispiel verwenden wir den Farbverstärker, um die Sättigung des Bildes auf das 1,5-fache seines ursprünglichen Wertes zu erhöhen und es als neues Bild mit dem Namen image_enhanced.jpg zu speichern.
Kurz gesagt: Pillow bietet umfangreiche Bildverarbeitungsfunktionen, mit denen viele gängige Aufgaben erledigt werden können. In praktischen Anwendungen können wir diese Operationen je nach Bedarf verwenden und sie mit anderen Python-Bibliotheken kombinieren, um komplexere Bildverarbeitungsaufgaben zu implementieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Bildverarbeitung mit Pillow. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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