Linux での画像処理用の Python の PIL および Pillow ライブラリのインストールに関するサンプル チュートリアル
インストール
通常の状況、ただ
または
以上です。ただし、インストール後の出力には注意してください
インストールが完了したら、出力に注目してください:
必要だがサポートされていない形式はありますか? その場合、サポート パッケージをインストールする必要があります。 jpg/png/web を例に挙げます。
ライブラリのインストールに応じて
まずインストールされているか確認してください
そうでない場合は、パッケージをインストールする必要があります
Debian システム:
RedHat シリーズ:
インストールが完了した後も、ソフトリンクを手動で作成する必要があります
DEBIAN 7 & Ubuntu14.04:
セントス 6.5:
再インストール
上記の準備が完了したら、再インストールするには 2 つの方法があります:
-I は強制再インストールを意味します。インストールが完了したら、出力形式のサポートに注意してください。
または、PIL を例として、ソースコードをダウンロードして再インストールします
フォーマットのサポートはソースコードディレクトリにあります
ここで問題がある場合 (Debian や Ubuntu ではなく Centos 6.5)、python setup.py build_ext -i を実行して再試行する必要があります。
写真のバッチ変換
今のカメラの画素数が非常に高いため、撮影した写真が非常に大きく、オンラインフォトアルバムにアップロードするのが遅すぎるため、最初に画像処理ソフトウェアを直接検索する必要がありました。インターネットで調べましたが、プログラミングの方法がわかったので、自分でもできると思いました。
Python の画像処理は非常に優れており、わずか数行のコードで実行できます。ここでは、pillow ライブラリを使用します。
以下のコード。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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