


Comment recadrer et faire pivoter des images à l'aide de Python
Comment recadrer et faire pivoter des images à laide de Python
引言:
在现代社交媒体时代,图片处理已成为人们日常生活中的常见需求之一。为了满足用户对图片编辑的需求,Python提供了强大的图像处理库PIL(Python Imaging Library)。本文将介绍如何使用Python中的PIL库对图片进行裁剪和旋转操作,并附带代码示例。
一、安装PIL库
在使用PIL库对图片进行裁剪和旋转前,我们需要首先安装PIL库。打开命令行终端,执行以下命令安装PIL库:
pip install pillow
二、图像的裁剪操作
图像的裁剪操作可以通过使用PIL库的crop()
函数实现。crop()
函数接受四个参数,分别是左上角的横坐标、纵坐标,右下角的横坐标和纵坐标。下面是一个例子,演示如何对图片进行裁剪操作:
from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open('input.jpg') # 图像裁剪 box = (100, 100, 500, 500) cropped_image = image.crop(box) # 保存裁剪后的图片 cropped_image.save('output.jpg')
在上述示例中,我们打开一张名为input.jpg
的图片,然后使用crop()
函数定义一个裁剪框,裁剪框的左上角为(100, 100),右下角为(500, 500),即裁剪出图片中的一个矩形区域。最后,我们将裁剪后的图片保存为名为output.jpg
的文件。
三、图像的旋转操作
图像的旋转操作可以通过使用PIL库的rotate()
函数实现。rotate()
函数接受一个参数,表示旋转的角度。下面是一个例子,演示如何对图片进行旋转操作:
from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open('input.jpg') # 图像旋转 rotated_image = image.rotate(45) # 保存旋转后的图片 rotated_image.save('output.jpg')
在上述示例中,我们打开一张名为input.jpg
的图片,然后使用rotate()
函数将图片旋转45度。最后,我们将旋转后的图片保存为名为output.jpg
的文件。
综上所述,本文介绍了如何利用Python中的PIL库对图片进行裁剪和旋转操作,并提供了相应的代码示例。通过使用PIL库,我们可以方便地对图片进行各种编辑操作,满足用户对图片编辑的需求。希望读者通过本文的介绍,能够更加深入地了解和掌握Python中的图像处理技术。
参考文献:
- "Pillow Documentation", https://pillow.readthedocs.io/en/stable/, Accessed date: 2021-11-10.
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n
