本文主要介绍了如何使用PIL库和opencv库读取图片，并查看图片属性信息，并记录作者在项目过程中读取图片踩过的坑。1. 安装所需环境opencv-python==3.4.3
pillow==7.2.0
matplotlib==3.2.0使用pip命令安装（conda命令也可以）pip install opencv-python==3.4.3
pip install pillow==7.2.0
p
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2024-01-25 18:30:28
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目录0. 前言1. 图片读取、显示和保存2. PIL与cv2相互转换3. 处理与保存3.1 裁剪3.2 绘制矩形 0. 前言先撇开matplotlib不谈，在python江湖用于读取图片的主要为两个门派，分别是PIL家族：from PIL import Image一个可用于python的图像处理库，PIL库提供通用的图像处理功能，以及基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。和cv2家族
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2023-06-28 00:47:00
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1.1 python安装opencv目前来说使用的python的版本为3.8版本，可以使用pip list 来看拥有的库pip list可以看到里面是有opencv的库，使用的opencv-4.4.0.26 在命令行当中使用pip install opencv-python 就可以安装python 当中的opencv的库了 在没有使用换源的情况下，下载的速度是很慢的，所以可以使用下面这个命令来进行
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2023-09-27 10:14:56
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文章目录1、四种不同的库读取jpg图显示2、评估所读图片的差异3、简单说明有差异原因4、同样的流程对png图片进行处理5、png图片转jpg5.1 使用PIL进行转换5.2 使用Opencv进行转换5.3 使用Tensorflow 进行转换5.4 使用scikit-image进行转换5.3对比以上三种方法转换的图片是否相同 本文于2022年5月15日进行更新，主要是对于tensorflow版本升
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2024-02-27 13:30:01
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# Python PIL与OpenCV比较：入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能已经听说过Python的两个图像处理库：PIL（Pillow）和OpenCV。这两个库各有千秋，选择哪一个取决于你的具体需求。本文将指导你如何使用这两个库进行图像处理，并进行比较。
## 流程概览
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解使用PIL和OpenCV的基本步骤。
```mermaid
stateD
原创
2024-07-16 05:18:25
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Raspberry Pi：使用OpenCV和dlib进行面部标志+嗜睡检测一、环境搭建以及简单介绍二、代码编写具有OpenCV和dlib的Raspberry Pi上的实时睡意检测器三、运行及代码下载 一、环境搭建以及简单介绍安装树莓派的GPIO接口环境pip install RPi.GPIO
pip install gpiozero除此之外你还应该安装了NumPy，dlib，和imutilspip
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2024-04-17 12:49:07
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文章目录一.安装opencv二.图像的基本操作2.1原理2.2读取和保存图片代码三.视频的基本操作1.原理2.视频读取和展示的代码四.其他基本操作1.截图（感兴趣的区域）2.边界填充3.改变形状 安装版本尽量选择 3.4.1 .15，因为3.4.2有一些功能已经申请了专利了。没办法免费用了。一.安装opencvpip install opencv-python
pip install opencv
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2023-10-09 11:09:29
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文章目录1、opencv与PIL打开的图片的区别1.1 使用opencv打开图片1.2 使用PIL.Image打开图片2、cv2.error: OpenCV(4.5.5) : -1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘3、报错TypeError: Expected Ptr＜cv::UMat＞ for argument ‘src‘4、c
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2024-01-14 22:29:01
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# Python与PIL库的图像处理
在现代编程中，图像处理是一个非常重要的领域。Python作为一种极具灵活性的编程语言，提供了多种图像处理库。其中，Pillow（PIL的一个分支）是一款最为流行且易于使用的图像处理库。本文将带您初步了解Pillow库，并通过一系列示例代码展示其基本操作。
## Pillow库简介
Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个
原创
2024-09-28 03:17:42
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在这篇文章中，我将向你展示如何编写一个检测猫脸的简单程序。在我的人脸检测帖子中，我演示了如何使用Python检测人脸。当我用图像测试代码时，我发现其中有些图像中有动物，但是我们创建的人脸检测模型并不能识别动物的面部，所以我想知道是否有一种方法可以在图像中检测动物的脸，于是我在互联网上做了一点研究，发现这是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免费的数据集，里面有几百张图片。Kaggle是一个寻找免
原创
2021-01-06 14:18:53
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PIL.Image转换成OpenCV格式import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COL...
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2023-01-13 06:48:44
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楔子关于 Python 的图像处理，我们之前介绍一个第三方库叫 PIL，现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲，OpenCV 要比 PIL 强大很多，而且 OpenCV 还可以处理视频。那么下面我们就来介绍一下 OpenCV 的用法，首先是安装，直接 pip install opencv-python 即可。当然啦，由于包比较大，建议指定国内的镜像。图像的读取、显示和保存我们说图
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2024-01-09 19:27:39
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CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者c
OpenCV是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包，基于C/C++，支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS，并提供了Python，Matlab和Java等语言的接口，因为其丰富的接口，优秀的性能和商业友好的使用许可，不管是学术界还是业界中都非常受欢迎。OpenCV旨在提供一个用于计算机视觉的科研和商业应用的高性能通用库。OpenCV的结构和Python一样，当前的Ope
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2023-08-20 21:34:38
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主要是图像处理的几个库对数据的读取方式存在差异，有的时候经常搞混，没有概念，所以大致整理一下，一是增强印象，二是整理便于查阅。关于图像读取函数：1、opencv库，python在引用opencv库时通过import cv2import cv2
img = cv2.imread('./xxx.jpg')我测试的一张图片结果：可见opencv读出的数据是numpy数组类型，数据shape维度是[H，W
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2024-09-03 03:20:12
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在python中配置opencv库，使用pycharm环境1.官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需要任何操作，便会自动下载。注明：这里没有32位和64位区别，安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示：2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序选择你要安装文件目录，然后点击extrac
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2024-03-06 12:56:28
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这是一张图片，可以对它进行各种处理。灰度图1,将图像转为灰度图，PILimport numpy as npfrom PIL import Imagepic = Image.open("digit.jpg")pic.show()pic = pic.convert('L')pic.show()1,将图像转为灰度图，OpenCvrawimg = cv2.imread("digit.jpg")plt.
原创
2022-11-10 14:34:48
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img_path = "./data/img_37.jpg" # transforms.ToTensor() transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # range [0, 255] -> [0.0,1.0] ] ) ## o ...
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2021-10-06 10:58:00
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PIL图像处理一个图像处理模组，在opencv无法使用中文时，可以切换至PIL来转换中文 （下附opencv插入中文函数）基础操作引入模组后 使用Image.open导入图片：import PIL
from PIL import Image, ImageFilter, ImageFont, ImageDraw
img = Image.open("img/1.jpg")
img.show()此为o
在这篇博文中，我将分享如何使用Python的PIL库提取图像通道，并结合实际案例探讨备份策略、恢复流程以及其他相关方面的方法，确保高效、安全地进行操作。我们将通过具体的图示和代码帮助理解整个过程。
## 备份策略
在进行图像通道提取之前，备份原始图像是非常重要的。我们可以通过以下流程进行备份。在此，我使用mermaid语法来展示备份流程图：
```mermaid
flowchart TD
