❶ 10 个 Python 图像编辑工具
以下提到的这些 Python 工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
-- Parul Pandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢桐漏复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。
下文将介绍 10 个可以用于图像处理任务的 Python 库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
scikit-image 是一个结合 NumPy 数组使用的开源 Python 工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触 Python 生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高，因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了 同行评审(peer review)。
scikit-image 的 文档 非常完善，其中包含了丰富的用例。
可以通过导入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到。
图像滤波(image filtering)：
使用 match_template() 方法实现 模板匹配(template matching)：
在 展示页面 可以看到更多相关的例子。
NumPy 提供了对数组的支持，是 Python 编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个锋轮肆包含像素数据点的标准 NumPy 数组，因此可以通过一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑。通过 NumPy 数组存储的图像也可以被 skimage 加载并使用 matplotlib 显示。
在 NumPy 的 官方文档 中提供了完整的代码文档和资源列表。
使用 NumPy 对图像进行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一样， SciPy 是 Python 的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模块，它提供了在 n 维 NumPy 数组上的运行的函数。SciPy 目前还提供了 线性和非线性滤波(linear and non-linear filtering)、 二值形态学(binary morphology)、 B 样条插值(B-spline interpolation)、 对象测量(object measurements)等方面的函数。
在 官方文档 中可以查阅到 scipy.ndimage 的完整函数列表。
使用 SciPy 的 高斯滤波 对图像进行模糊处理：
PIL (Python Imaging Library) 是一个免费 Python 编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。但在 2009 年之后 PIL 就停止发布新版本了。幸运的是，还有一个 PIL 的积极开发的分支 Pillow ，它的安装过程比 PIL 更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持 Python 3。Pillow 包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。
Pillow 的 官方文档 提供了 Pillow 的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：
OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的运行速度很快，这归功于它使用 C/C++ 编写的后台代码，同时由于它使用了 Python 进行封装，因此调用和银轿部署的难度也不大。这些优点让 OpenCV-Python 成为了计算密集型计算机视觉应用程序的一个不错的选择。
入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)将苹果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括 OpenCV 在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空间(color space)之类的概念，因此 SimpleCV 的学习曲线要比 OpenCV 平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV 的优点还有：
官方文档 简单易懂，同时也附有大量的学习用例。
文档 包含了安装介绍、示例以及一些 Mahotas 的入门教程。
Mahotas 力求使用少量的代码来实现功能。例如这个 Finding Wally 游戏 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件， SimpleITK 则是基于 ITK 构建出来的一个简化层，旨在促进 ITK 在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 作为一个图像分析工具包，它也带有 大量的组件 ，可以支持常规的滤波、图像分割、 图像配准(registration)功能。尽管 SimpleITK 使用 C++ 编写，但它也支持包括 Python 在内的大部分编程语言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 来实现交互式图像分析。
使用 Python + SimpleITK 实现的 CT/MR 图像配准过程：
pgmagick 是使用 Python 封装的 GraphicsMagick 库。 GraphicsMagick 通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达 88 种主流格式图像文件的读写操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 仓库 中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的 使用指引 。
图像缩放：
边缘提取：
Cairo 是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而 Pycairo 是用于 Cairo 的一组 Python 绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中调用 Cairo 的相关命令。
Pycairo 的 GitHub 仓库 提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍 Pycairo 的 入门指南 。
使用 Pycairo 绘制线段、基本图形、 径向渐变(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 选题： lujun9972 译者： HankChow 校对： wxy
❷ Python之Game笔记(3)：pygame简单动画的实现
1、学习pygame基本框架，简单动画的实现；
在pygame中引用图像最简单的方法是image函数。下面在马路的实例中，加入一辆团圆顷汽车。首先pygame.image.load()函数从硬盘加载塌陆一个图像，并创建一个名为my_car的对象。这里，my_car是一个surface，不过是存在内存中，并未显示出来，然后用blit（块移）方法将my_car复制到screen表面上，从而显示出来。
计算机动画实际上就是把图像从一个地方移动到另一个地方，同时几个连接动作交待显示就会产生逼真的效果。
因此，在做动画中，最基本要考虑的因素主要是三个，
一是时间，什么时间移动，多长时间变下一个动作，
二是位置，从什么位腔蔽置到什么位置，
三是动作，前后两个动作的连续性。
在这个例子中，因为车是俯视的，所以车轮转动实际是看不到的，所以不用考虑连续动作的变化，而是只考虑车的位置和多长时间移动即可。
第一步pygame.time.delay()来实现时间延迟；
第二步利用pygame.draw.rect()把原来位置的图像覆盖掉；
第三步screen.blit()在新位置引入图像。
下面的程序实现了汽车从驶入到驶出的过程。
1、网页 https://www.jb51.net/article/64106.htm
❸ 怎样使用Python图像处理
Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为罩饥袭了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
深度说明Python应用程序特点
对Python数据库进行学习研究
Python开发人员对Python经验之谈
对Python动态类型语言解析
Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的物兄方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范肢旦围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
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务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显着优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显着的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载
❹ Python实现50个常见可视化图
每当我们需要对数据做可视化呈现时，总是疑虑及烦恼所呈现的图形是怎么样的，如何实现。这里给大家分享一下，常见的50种常见可视化图形。
数据源
这里以几个图形数据为例展示。
散点图（Scatter plot）
散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组物郑，则可能需要以不同颜色可视化每个组。您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。
抖动图（Jittering with stripplot）
通常，多个数据点具有完全相同的罩磨颂 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免游闭这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。
相关图（Correllogram）
相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
更多资料请参考 原文
❺ python怎么在指定位置上，给图片加框
加框的操作是通过将图片上对应框的位置的像素全部改为绿色实现的
❻ python怎么实现按一个按钮就会出现像图1那样的文件浏览选框，怎么向tkinter的text中逐行加入文字
我帮你查了下，import tkFileDialog
tkFileDialog.askopenfile() 这个你试一下。还凳滚有读取的话，你仔细看枣颂余樱梁看python中的读取文件函数。我用过wxpython，里面有文件选择的控件。
❼ python图形界面tk 1.10 滚动文本框（ScrolledText）
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❽ 1.图像裁剪、加边框、旋转（Python PIL）
日常工作中经常要用Photoshop打印一些地质图，虽然说PS有动作录制的功能，但是打印这个功能我尝试过录制动作后并未能成功运行，而且要打印的图像尺寸很多都是不同的，试了几次后就放弃了，直到后来Python学起来了，通过pywinauto库实现了这个功能，在这里就简单记录下吧。
在写Photoshop的打印操作之前，先来回顾下打印之前的图像处理工作。
接到的地质图多为MapGIS程序导出的jpg图片，偶尔也会有Tif格式的遥感图。对这些图像进行打印很简单，基本流程是：用PS打开图则斗像->裁剪图像四周空白边缘->为图像四周加上3cm宽白色边框（为了美观和装订的需要）->打印。那为啥用PS来打印不直接用Windows自带打印呢，应该是打印需要用到PS特定的颜色处理模式吧，经过试验，通过两种方式打出来的色彩效果确实是不同的。
打印前图像处理的主要目标很简单：
1、裁剪图像四周空白
2、为图像四周加上3cm白色边框
下面就用Python实现它们
图像处理主要用的是PIL这个库，中途由于单位电脑比较旧（4g内存Win7 32位系统，后来重装成64位了，体验就是搞这种东西必须整个64位系统），性能不太行了，也用Opencv整了下，还是感觉PIL稍微快那么一点点，不知道是不是错觉呢。
（后来发现这两步在PS录个动作也能轻松完成(￫ܫ￩)）
一、获取所有图片路径
有时候要打印的图片会放在好多个不同文件夹里面，要把它们遍历出来：
import os
二、读取图片并裁剪四周空白
import PIL
获得了图像尺寸后接下来就要对图像进行边缘空白的裁剪了（其实这两步不分先后顺序的）：
裁剪的思路是网上搜到的，整理下就是：
1、先把图像转成灰度模式（值变成单一的0-255以方便判断，如果要裁剪其他颜色我就不知道了，我这里只要裁掉最常见的由MapGIS导出的标准的白色边缘）。
2、分别从四个方向扫描图像，找到四个方向各自第一个灰度值不为255（最纯粹的白色(￫ܫ￩)）的像素，记下它的坐标(i,j)。
3、通过四组坐标大小比较，得到图像除了四周空白区域外的坐标极值，也就得到了裁剪的区域左上（left，top）和右下坐标（right，bottom）。
4、利用PIL.Image.crop()，完成图像的裁剪。
5、没了，就是后来发现PIL自带这个算法，引用一下： 使用PIL裁剪图片白边
要是用PS来做呢，‘图像-裁切-确定’就完事了。
三、给裁剪后的图像加上x厘米的白色边框
这一步主要是为了打印出来的图规范且美观。
这一步要是用PS来搞，‘图像-画布大小-设置相对的宽度和高度’ 就好了
四、判断图像是否需要旋转。
为什么要旋转这些图像呢？因为最终是要把它们用打印机打印出来，而打印机能打印的最大宽度是有限的，所以就有了这个步骤。
单位的打印机型号是惠普的HP DesignJet Z6200 60 英寸照片打印机，最大打印纸张宽度是60英寸，大约就是1524mm左右吧，除了最大尺寸外，日常还用到的纸张宽度有440、610、914、1067、1274等6、7种吧，所以出于节约打印时间和省钱的考虑，为每张图选择最合适的打印纸张宽度也是很有必要的。
判断图像是否需要旋转的思路是这样的：
1、比较图像的宽和高，判断谁是图像的长边和短边。
2、短边如果大于1524mm，这图清纯按1:1就打不出来了，超过打印机最大可装入的纸张的宽度，把这个图像文件放到Oversize_path路径下，后续自己看答盯咐着办。
3、在短边小于等于1524mm的前提下，根据对图像宽高和长短边的比较，有两种需要旋转的情况：
3.1 如果图像的宽是长边（矮胖的矩形），且宽大于1524mm，那么这图得旋转90°；
3.2 如果图像的高是长边（瘦高的矩形），且高小于1524mm，那么这图也得旋转90°。
*printTOtkinter()是个用tkinter搞的进度显示窗口，就输出下一些文本信息而已。
五、为图像选择最合适的打印纸张尺寸
单位打印纸有438、610、914、1524等7种宽度，现在要选出最适合的一种来进行打印。
在把短边大于1524这种情况排除之后，剩下的图像情况为短边小于1524，即单位的打印机能打印出来了。
这时要判断最佳打印用纸的宽度，有两种情况需要考虑：
1、长边＞1524，改用短边来比较选择打印纸宽度。
2、长边 ≤ 1524，用长边来比较选择打印纸宽度。
下面思路就是把要用作比较的边长放入纸张宽度列表，把列表排序后找到比这个边长大一点的那个纸张宽度。
主要的步骤就是这些，再经过一顿复制粘贴完善一下其他细节之后，最后会得到一个存放打印信息的列表，把它用txt存起来，这样后面的PS批量打印需要的信息就全部搞到手了。最后放个gif。
❾ python如何将图片或者是文本框钉在屏幕上
这种操作不是python擅长的，而且平时我们也很少见梁源喊到哪个程序橡野能把图片或者文本“钉在屏幕上"吧？除了微裂皮软自身的产品