


Démarrez rapidement avec la bibliothèque Pillow : tutoriel d'installation
La bibliothèque Pillow est une bibliothèque de traitement d'images largement utilisée. Elle fournit de nombreuses fonctions et méthodes utiles pour lire, traiter, enregistrer et afficher des images. Dans le processus de développement Python, la bibliothèque Pillow est l'un des outils essentiels. Cet article présentera les étapes d'installation et les fonctions courantes de la bibliothèque Pillow, et donnera des exemples de code spécifiques afin que vous puissiez démarrer rapidement.
1. Installez la bibliothèque Pillow
Tout d'abord, nous devons utiliser pip pour installer la bibliothèque Pillow. Ouvrez une fenêtre de ligne de commande (utilisateurs Windows) ou un terminal (utilisateurs Mac) et entrez la commande suivante pour installer :
pip install Pillow
Une fois l'installation terminée, nous devons importer la bibliothèque Pillow dans le code Python :
from PIL import Image
2. Image lecture et sauvegarde
La bibliothèque Pillow fournit de nombreuses fonctions et méthodes pour lire, sauvegarder et afficher des images. Voici un exemple de code pour lire et enregistrer des images :
from PIL import Image # 读取图像 im = Image.open('path/to/image.jpg') # 展示图像 im.show() # 保存图像 im.save('path/to/new/image.jpg')
Dans le code ci-dessus, nous utilisons d'abord la fonction Image.open()
pour lire une image, puis utilisons im.show La méthode ()
affiche l'image. Ensuite, nous avons enregistré l'image en utilisant la méthode im.save()
. Lors de l'enregistrement, vous devez spécifier le chemin d'enregistrement et le nom du fichier enregistré. Image.open()
函数读取了一张图像,并使用im.show()
方法展示了图像。然后,我们使用im.save()
方法保存了图像。在保存时,需要指定保存路径和保存的文件名。
三、图像处理
Pillow库提供了许多有用的函数和方法,用于图像的处理,例如调整图像大小、旋转图像、裁剪图像等。下面是一些常用的图像处理函数和方法的示例代码:
- 调整图像大小:
from PIL import Image # 读取图像 im = Image.open('path/to/image.jpg') # 调整图像大小 new_size = (800, 800) im_resized = im.resize(new_size) # 展示调整后的图像 im_resized.show() # 保存调整后的图像 im_resized.save('path/to/new/image.jpg')
在上述代码中,我们使用了im.resize()
方法来调整图像的大小。该方法需要一个参数,即新的图像大小。
- 旋转图像:
from PIL import Image # 读取图像 im = Image.open('path/to/image.jpg') # 旋转图像 angle = 45 im_rotated = im.rotate(angle) # 展示旋转后的图像 im_rotated.show() # 保存旋转后的图像 im_rotated.save('path/to/new/image.jpg')
在上述代码中,我们使用了im.rotate()
方法来旋转图像。该方法需要一个参数,即旋转的角度。
- 裁剪图像:
from PIL import Image # 读取图像 im = Image.open('path/to/image.jpg') # 裁剪图像 area = (100, 100, 500, 500) im_cropped = im.crop(area) # 展示裁剪后的图像 im_cropped.show() # 保存裁剪后的图像 im_cropped.save('path/to/new/image.jpg')
在上述代码中,我们使用了im.crop()
- Redimensionner l'image :
im.resize( )
pour redimensionner l'image. Cette méthode nécessite un paramètre, la nouvelle taille de l'image.
- Rotation de l'image :
im.rotate()
pour faire pivoter l'image . Cette méthode nécessite un paramètre, l'angle de rotation.
- Recadrer l'image :
im.crop()
pour recadrer l'image . Cette méthode nécessite un paramètre, qui est la zone recadrée. Cette zone se compose de quatre nombres, qui sont les coordonnées du coin supérieur gauche et les coordonnées du coin inférieur droit. 🎜🎜4. Résumé du traitement d'image🎜🎜Grâce à l'exemple de code de traitement d'image ci-dessus, nous pouvons voir que la bibliothèque Pillow fournit de nombreuses fonctions et méthodes utiles pour le traitement d'image. Vous pouvez effectuer un traitement d'image selon vos propres besoins pour obtenir l'effet souhaité. 🎜🎜5. Résumé🎜🎜Cet article présente les étapes d'installation et les fonctions courantes de la bibliothèque Pillow, et donne des exemples de code spécifiques pour vous aider à démarrer rapidement avec la bibliothèque Pillow. La bibliothèque Pillow est une bibliothèque de traitement d'image très puissante qui peut nous aider à effectuer le traitement d'image plus facilement pendant le développement Python. J'espère que cet article pourra vous être utile, merci d'avoir lu ! 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Les fichiers PDF sont populaires pour leur compatibilité multiplateforme, avec du contenu et de la mise en page cohérents sur les systèmes d'exploitation, les appareils de lecture et les logiciels. Cependant, contrairement aux fichiers de texte brut de traitement Python, les fichiers PDF sont des fichiers binaires avec des structures plus complexes et contiennent des éléments tels que des polices, des couleurs et des images. Heureusement, il n'est pas difficile de traiter les fichiers PDF avec les modules externes de Python. Cet article utilisera le module PYPDF2 pour montrer comment ouvrir un fichier PDF, imprimer une page et extraire du texte. Pour la création et l'édition des fichiers PDF, veuillez vous référer à un autre tutoriel de moi. Préparation Le noyau réside dans l'utilisation du module externe PYPDF2. Tout d'abord, l'installez en utilisant PIP: pip is p

Ce tutoriel montre comment tirer parti de la mise en cache Redis pour augmenter les performances des applications Python, en particulier dans un cadre Django. Nous couvrirons l'installation redis, la configuration de Django et les comparaisons de performances pour mettre en évidence le bien

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE
