❶ 10 個 Python 圖像編輯工具
以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
-- Parul Pandey
當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。
常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢桐漏復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。
下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。
scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。
可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。
圖像濾波(image filtering)：
使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：
在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。
NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個鋒輪肆包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。
在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。
使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。
在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。
使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：
PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。
Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：
OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和銀轎部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。
入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：
官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。
文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。
Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。
使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：
pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。
圖像縮放：
邊緣提取：
Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。
Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。
使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy
❷ Python之Game筆記(3)：pygame簡單動畫的實現
1、學習pygame基本框架，簡單動畫的實現；
在pygame中引用圖像最簡單的方法是image函數。下面在馬路的實例中，加入一輛團圓頃汽車。首先pygame.image.load()函數從硬碟載入塌陸一個圖像，並創建一個名為my_car的對象。這里，my_car是一個surface，不過是存在內存中，並未顯示出來，然後用blit（塊移）方法將my_car復制到screen表面上，從而顯示出來。
計算機動畫實際上就是把圖像從一個地方移動到另一個地方，同時幾個連接動作交待顯示就會產生逼真的效果。
因此，在做動畫中，最基本要考慮的因素主要是三個，
一是時間，什麼時間移動，多長時間變下一個動作，
二是位置，從什麼位腔蔽置到什麼位置，
三是動作，前後兩個動作的連續性。
在這個例子中，因為車是俯視的，所以車輪轉動實際是看不到的，所以不用考慮連續動作的變化，而是只考慮車的位置和多長時間移動即可。
第一步pygame.time.delay()來實現時間延遲；
第二步利用pygame.draw.rect()把原來位置的圖像覆蓋掉；
第三步screen.blit()在新位置引入圖像。
下面的程序實現了汽車從駛入到駛出的過程。
1、網頁 https://www.jb51.net/article/64106.htm
❸ 怎樣使用Python圖像處理
Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數據結構，能夠簡單而有效地實現面向對象編程，下文進行對Python圖像處理進行說明。
當然，首先要感謝「戀花蝶」，是他的文章「用Python圖像處理 」 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對於PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經驗。
PIL可以對圖像的顏色進行轉換，並支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。
但是利用convert函數將灰度圖轉換為二值圖時，是採用固定的閾 值127來實現的，即灰度高於127的像素值為1，而灰度低於127的像素值為0。為罩飢襲了能夠通過自定義的閾值實現灰度圖到二值圖的轉換，就要用到 Image.point函數。
深度剖析Python語法功能
深度說明Python應用程序特點
對Python資料庫進行學習研究
Python開發人員對Python經驗之談
對Python動態類型語言解析
Image.point函數有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數可以通過查表的物兄方式實現像素顏色的模式轉換。其中table為顏色轉換過程中的映射表，每個顏色通道應當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。
可見，轉換過程的關鍵在於設計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然，由於這里的table並沒有什麼特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設定實現（0, 255）范肢旦圍內，任意需要的一對一映射關系。
示例代碼如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')
IT部分通常要完成的任務相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟體總成本的IT解決方案都應該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟體創建和維護階段節約大量資金，而這兩個階段的軟體成本佔到了軟體整個生命周期中總成本 的50%到95%。
Python清晰可讀的語法使得軟體代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。
不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝於C或者Java，後兩 者都採用了專門的字元標記代碼塊結構、循環、函數以及其他編程結構的開始和結束。提倡Python的人還宣稱，採用這些字元可能會產生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉載
❹ Python實現50個常見可視化圖
每當我們需要對數據做可視化呈現時，總是疑慮及煩惱所呈現的圖形是怎麼樣的，如何實現。這里給大家分享一下，常見的50種常見可視化圖形。
數據源
這里以幾個圖形數據為例展示。
散點圖（Scatter plot）
散點圖是用於研究兩個變數之間關系的經典的和基本的圖表。如果數據中有多個組物鄭，則可能需要以不同顏色可視化每個組。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地執行此操作。
抖動圖（Jittering with stripplot）
通常，多個數據點具有完全相同的罩磨頌 X 和 Y 值。結果，多個點繪制會重疊並隱藏。為避免游閉這種情況，請將數據點稍微抖動，以便您可以直觀地看到它們。
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便實現這個功能。
相關圖（Correllogram）
相關圖用於直觀地查看給定數據框（或二維數組）中所有可能的數值變數對之間的相關度量。
更多資料請參考 原文
❺ python怎麼在指定位置上，給圖片加框
加框的操作是通過將圖片上對應框的位置的像素全部改為綠色實現的
❻ python怎麼實現按一個按鈕就會出現像圖1那樣的文件瀏覽選框，怎麼向tkinter的text中逐行加入文字
我幫你查了下，import tkFileDialog
tkFileDialog.askopenfile() 這個你試一下。還凳滾有讀取的話，你仔細看棗頌余櫻梁看python中的讀取文件函數。我用過wxpython，裡面有文件選擇的控制項。
❼ python圖形界面tk 1.10 滾動文本框（ScrolledText）
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❽ 1.圖像裁剪、加邊框、旋轉（Python PIL）
日常工作中經常要用Photoshop列印一些地質圖，雖然說PS有動作錄制的功能，但是列印這個功能我嘗試過錄制動作後並未能成功運行，而且要列印的圖像尺寸很多都是不同的，試了幾次後就放棄了，直到後來Python學起來了，通過pywinauto庫實現了這個功能，在這里就簡單記錄下吧。
在寫Photoshop的列印操作之前，先來回顧下列印之前的圖像處理工作。
接到的地質圖多為MapGIS程序導出的jpg圖片，偶爾也會有Tif格式的遙感圖。對這些圖像進行列印很簡單，基本流程是：用PS打開圖則斗像->裁剪圖像四周空白邊緣->為圖像四周加上3cm寬白色邊框（為了美觀和裝訂的需要）->列印。那為啥用PS來列印不直接用Windows自帶列印呢，應該是列印需要用到PS特定的顏色處理模式吧，經過試驗，通過兩種方式打出來的色彩效果確實是不同的。
列印前圖像處理的主要目標很簡單：
1、裁剪圖像四周空白
2、為圖像四周加上3cm白色邊框
下面就用Python實現它們
圖像處理主要用的是PIL這個庫，中途由於單位電腦比較舊（4g內存Win7 32位系統，後來重裝成64位了，體驗就是搞這種東西必須整個64位系統），性能不太行了，也用Opencv整了下，還是感覺PIL稍微快那麼一點點，不知道是不是錯覺呢。
（後來發現這兩步在PS錄個動作也能輕松完成(￫ܫ￩)）
一、獲取所有圖片路徑
有時候要列印的圖片會放在好多個不同文件夾裡面，要把它們遍歷出來：
import os
二、讀取圖片並裁剪四周空白
import PIL
獲得了圖像尺寸後接下來就要對圖像進行邊緣空白的裁剪了（其實這兩步不分先後順序的）：
裁剪的思路是網上搜到的，整理下就是：
1、先把圖像轉成灰度模式（值變成單一的0-255以方便判斷，如果要裁剪其他顏色我就不知道了，我這里只要裁掉最常見的由MapGIS導出的標準的白色邊緣）。
2、分別從四個方向掃描圖像，找到四個方向各自第一個灰度值不為255（最純粹的白色(￫ܫ￩)）的像素，記下它的坐標(i,j)。
3、通過四組坐標大小比較，得到圖像除了四周空白區域外的坐標極值，也就得到了裁剪的區域左上（left，top）和右下坐標（right，bottom）。
4、利用PIL.Image.crop()，完成圖像的裁剪。
5、沒了，就是後來發現PIL自帶這個演算法，引用一下： 使用PIL裁剪圖片白邊
要是用PS來做呢，『圖像-裁切-確定』就完事了。
三、給裁剪後的圖像加上x厘米的白色邊框
這一步主要是為了列印出來的圖規范且美觀。
這一步要是用PS來搞，『圖像-畫布大小-設置相對的寬度和高度』 就好了
四、判斷圖像是否需要旋轉。
為什麼要旋轉這些圖像呢？因為最終是要把它們用列印機列印出來，而列印機能列印的最大寬度是有限的，所以就有了這個步驟。
單位的列印機型號是惠普的HP DesignJet Z6200 60 英寸照片列印機，最大列印紙張寬度是60英寸，大約就是1524mm左右吧，除了最大尺寸外，日常還用到的紙張寬度有440、610、914、1067、1274等6、7種吧，所以出於節約列印時間和省錢的考慮，為每張圖選擇最合適的列印紙張寬度也是很有必要的。
判斷圖像是否需要旋轉的思路是這樣的：
1、比較圖像的寬和高，判斷誰是圖像的長邊和短邊。
2、短邊如果大於1524mm，這圖清純按1:1就打不出來了，超過列印機最大可裝入的紙張的寬度，把這個圖像文件放到Oversize_path路徑下，後續自己看答盯咐著辦。
3、在短邊小於等於1524mm的前提下，根據對圖像寬高和長短邊的比較，有兩種需要旋轉的情況：
3.1 如果圖像的寬是長邊（矮胖的矩形），且寬大於1524mm，那麼這圖得旋轉90°；
3.2 如果圖像的高是長邊（瘦高的矩形），且高小於1524mm，那麼這圖也得旋轉90°。
*printTOtkinter()是個用tkinter搞的進度顯示窗口，就輸出下一些文本信息而已。
五、為圖像選擇最合適的列印紙張尺寸
單位列印紙有438、610、914、1524等7種寬度，現在要選出最適合的一種來進行列印。
在把短邊大於1524這種情況排除之後，剩下的圖像情況為短邊小於1524，即單位的列印機能列印出來了。
這時要判斷最佳列印用紙的寬度，有兩種情況需要考慮：
1、長邊＞1524，改用短邊來比較選擇列印紙寬度。
2、長邊 ≤ 1524，用長邊來比較選擇列印紙寬度。
下面思路就是把要用作比較的邊長放入紙張寬度列表，把列表排序後找到比這個邊長大一點的那個紙張寬度。
主要的步驟就是這些，再經過一頓復制粘貼完善一下其他細節之後，最後會得到一個存放列印信息的列表，把它用txt存起來，這樣後面的PS批量列印需要的信息就全部搞到手了。最後放個gif。
❾ python如何將圖片或者是文本框釘在屏幕上
這種操作不是python擅長的，而且平時我們也很少見梁源喊到哪個程序橡野能把圖片或者文本「釘在屏幕上"吧？除了微裂皮軟自身的產品