1. はじめに
1. 基本的な紹介
Pillow は Python の比較的基本的な画像処理ライブラリであり、主に画像のトリミングや画像サイズの調整などの基本的な画像処理に使用されます画像や色処理などOpenCVやScikit-imageはPillowに比べて機能が豊富なため操作が複雑ですが、主にマシンビジョンや有名な「顔認識」アプリケーションなどの画像解析などの分野で使用されています。
2. 特徴
-
幅広い形式をサポート
Pillow は、「jpeg」、「png」などの幅広い画像形式をサポートしています。 、「bmp」、「gif」、「ppm」、「tiff」など。同時に画像フォーマット間の相互変換もサポートします。つまり、Pillow は、ほぼすべての形式の画像を処理できます
-
豊富な機能を提供します
Pillow は、次の 2 つの側面で要約できる豊富な画像処理機能を提供します。
画像のアーカイブには、サムネイルの作成、プレビュー画像の生成、画像のバッチ処理などが含まれます。一方、画像処理には、画像のサイズ変更、画像のトリミング、ピクセル処理、フィルターの追加、画像の色処理などが含まれます。 - 画像アーカイブ
- 画像処理
- GUI ツールとの併用
pip install pillow
导包
imoprt PIL
2. イメージ オブジェクト1. インスタンス化オブジェクト1.1 インスタンス化 ガイド パッケージ from PIL import Imageopen メソッドを使用します
im = PIL.Image.open(fp) # 导入图片 im.show() # 展示图片
fp: 画像パスopen メソッドを使用します
im = Image.new(mode,size,color) # 创建图片 im.show() # 展示图片
パラメータの説明は次のとおりです:#1.2 画像モード
- mode: 画像モード、RGB (トゥルー カラー イメージ)、L (グレースケール イメージ)、CMYK (カラー マップ印刷モード) などの文字列パラメータ。
- size: 画像サイズ、タプル パラメータ (幅、高さ) は画像のピクセル サイズを表します
- color: 画像の色、デフォルト値は 0 です。黒、パラメータ値 (R、G、B) トリプレット数値形式、色の 16 進数値、および色の英単語をサポート
説明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 ビット ピクセル (値の範囲 0 ~ 1)、0 は黒を意味します。 1 は白、モノクロチャンネルを意味します。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 ビット ピクセル (値の範囲 0 ~ 255)、グレースケール イメージ、モノクロ チャネル。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 ビット ピクセル。他のモード、モノクロ チャネルへのパレット マッピングを使用。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 x 8 ビット ピクセル、トゥルー カラー、3 つのカラー チャネル、各チャネルの値の範囲は 0 ~ 255 です。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 x 8 ビット ピクセル、トゥルー カラー、透明チャネル、4 つのカラー チャネル。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 x 8 ビット ピクセル、4 つのカラー チャネル、写真の印刷に適しています。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 x 8 ビット ピクセル、カラー ビデオ フォーマット、3 つのカラー チャネル。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 x 8 ビット ピクセル、L * a * b 色空間、3 つのカラー チャネル | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 x 8 ビット ピクセル、色相、彩度、値色空間、3 つのカラー チャネル。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
32 ビット符号付き整数ピクセル、モノクロ チャネル。 | #F | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
名前 | 説明 |
---|---|
ファジー フィルタリング、つまり平均フィルタリング | |
輪郭フィルタリング、画像の輪郭情報を検索します。 | |
画像をより詳細に表示する詳細フィルタリング | |
境界の検索 フィルタリング (画像の境界情報の検索) | |
レリーフ フィルタリング、画像をレリーフ イメージの形式で表示します | |
境界線強調フィルター | |
深度エッジ強調フィルター | |
スムーズ フィルター | |
深度スムーズ フィルター | |
シャープ化フィルター | ##ImageFilter.GaussianBlur() |
ImageFilter.UnsharpMask( ) | |
ImageFilter.Kernel() | |
ImageFilter.MinFilter(size) | |
ImageFilter.MedianFilter(size) | |
ImageFilter.MaxFilter(size) | |
ImageFilter.ModeFilter() | |
以上がPython画像処理ライブラリPILの使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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