Mẹo Hướng dẫn Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn Chi Tiết
Bạn đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn được Update vào lúc : 2022-10-30 11:20:08 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.
Xin chào mọi người. Xử lý ảnh là một trong những nghành mà Python được vận dụng thật nhiều. Hôm nay mình xin phép trình làng một thư viện xử lý hình ảnh khá thông dụng trong Python, PILLOW.
I. Định nghĩa
- Pillow là một fork từ thư viện PIL của Python được sử dụng để xử lý hình ảnh. So với PIL thì Pillow được update thường xuyên và nhìn nhận cao hơn. (PIL đang không được update từ thời điểm năm 2009).
- Lưu ý: Pillow và PIL không thể cùng tồn tại trong cùng một môi trường tự nhiên vạn vật thiên nhiên, trước lúc cài Pillow hãy xóa PIL.
- Hướng dẫn cài Pillow hoàn toàn có thể đọc ở đây.
II. Yêu cầu:
III. Hướng dẫn cơ bản
1. Sử dụng class Image
- Vì đây đều là những ví dụ đơn thuần và giản dị nên mình sẽ sử dụng thẳng Python từ trong shell. Sau khi đã cài môi trường tự nhiên vạn vật thiên nhiên và thư viện Pillow bạn hoàn toàn có thể mở shell và gõ Python.
- Bước tiếp theo là import thư viện PIL
>>> from PIL import Image
- Mở và load ảnh trong thư mục hiện tại của bạn vào.
>>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
- Bạn đã có một Instance của class Image. Bạn hoàn toàn có thể xem những thông tin về ảnh bằng phương pháp truy vấn thuộc tính của nó.
>>> print(f”format: img.format, size: img.size, mode: img.mode, name: img.filename”)
format: JPEG, size: (1000, 800), mode: RGB, name: the_catch.jpg
- Để truy vấn toàn bộ những thuộc tính của >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
3, bạn hoàn toàn có thể gõ.
>>> dir(img)
[‘_Image__transformer’, ‘__array_interface__’, ‘__class__’, ‘__copy__’, ‘__delattr__’, ‘__dict__’, ‘__dir__’, ‘__doc__’, ‘__enter__’, ‘__eq__’, ‘__exit__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getstate__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__init_subclass__’, ‘__le__’, ‘__lt__’, ‘__module__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__setattr__’, ‘__setstate__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘__weakref__’, ‘_close_exclusive_fp_after_loading’, ‘_copy’, ‘_crop’, ‘_dump’, ‘_ensure_mutable’, ‘_exclusive_fp’, ‘_exif’, ‘_expand’, ‘_get_safe_box’, ‘_getexif’, ‘_getmp’, ‘_min_frame’, ‘_new’, ‘_open’, ‘_repr_png_’, ‘_seek_check’, ‘_size’, ‘alpha_composite’, ‘app’, ‘applist’, ‘bits’, ‘category’, ‘close’, ‘convert’, ‘copy’, ‘crop’, ‘custom_mimetype’, ‘decoderconfig’, ‘decodermaxblock’, ‘draft’, ‘effect_spread’, ‘entropy’, ‘filename’, ‘filter’, ‘format’, ‘format_description’, ‘fp’, ‘frombytes’, ‘fromstring’, ‘get_format_mimetype’, ‘getbands’, ‘getbbox’, ‘getchannel’, ‘getcolors’, ‘getdata’, ‘getexif’, ‘getextrema’, ‘getim’, ‘getpalette’, ‘getpixel’, ‘getprojection’, ‘height’, ‘histogram’, ‘huffman_ac’, ‘huffman_dc’, ‘icclist’, ‘im’, ‘info’, ‘layer’, ‘layers’, ‘load’, ‘load_djpeg’, ‘load_end’, ‘load_prepare’, ‘load_read’, ‘mode’, ‘offset’, ‘palette’, ‘paste’, ‘point’, ‘putalpha’, ‘putdata’, ‘putpalette’, ‘putpixel’, ‘pyaccess’, ‘quantization’, ‘quantize’, ‘readonly’, ‘reduce’, ‘remap_palette’, ‘resize’, ‘rotate’, ‘save’, ‘seek’, ‘show’, ‘size’, ‘split’, ‘tell’, ‘thumbnail’, ’tile’, ‘tobitmap’, ‘tobytes’, ‘toqimage’, ‘toqpixmap’, ‘tostring’, ‘transform’, ‘transpose’, ‘verify’, ‘width’]
- Nếu bạn muốn hiển thị ảnh của tớ, hoàn toàn có thể sử dụng >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
4
>>> img.show()
Pillow sẽ lưu ảnh của bạn sang một file trong thời điểm tạm thời và dùng một ứng dụng khác để hiển thị ảnh của bạn.
Nội dung chính Show
- Xin chào mọi người. Xử lý ảnh là một trong những nghành mà Python được vận dụng thật nhiều. Hôm nay mình xin phép trình làng một thư viện xử lý hình ảnh khá thông dụng trong Python, PILLOW.
- I. Định nghĩa
- II. Yêu cầu:
- III. Hướng dẫn cơ bản
- 1. Sử dụng class Image
- 2. Đọc và ghi ảnh
- 3. Cắt dán và nhập ảnh.
- 4. Biến đổi hình học.
- 5. Biến đổi màu
2. Đọc và ghi ảnh
- Như đã thấy ở phần trên, bạn tránh việc phải truyền vào dạng ảnh vì Pillow tự biết phân biệt nhiều chủng loại ảnh rất khác nhau. Muốn đọc ảnh bạn chỉ việc gọi hàm >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
5 của class >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
6. - Nếu đuôi (extension) của file ảnh của bạn là một trong những đuôi thông dụng, thì tránh việc phải rõ ràng hóa đuôi file, Pillow sẽ lưu file ảnh mới theo đuôi của ảnh cũ.
- Nếu bạn muốn đổi đuôi file ảnh, hoàn toàn có thể dùng hàm >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
7 và truyền vào nó tên file kèm theo đuôi mà bạn muốn.
>>> try:
… new_img_name = “the_catch.png”
… img.save(new_img_name)
… except IOerror:
… print(“Cannot convert file”)
…
>>> new_img = Image.open(“the_catch.png”)
>>> new_img
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=1000×800 0x7F667EA69080>
- Bạn hoàn toàn có thể tạo thumbnail bằng phương pháp gọi hàm >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
8
>>> size = (256, 256)
>>> try:
… new_thumbnail = “the_catch_thumbnail.png”
… with Image.open(“the_catch.png”) as im:
… im.thumbnail(size)
… im.save(new_thumbnail, “PNG”)
… except IOError:
… print(“Cannot create thumbnail”)
…
>>>
Vậy là bạn đã tạo nên 1 file thumbnail kích cỡ 256×256
3. Cắt dán và nhập ảnh.
- Bạn hoàn toàn có thể cắt một khu trong ảnh với hàm >>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
9. - Cách làm là bạn truyền vào 1 tuple gồm 4 tọa độ. Vị trí những toạ độ lần lượt là (trái, trên, phải, dưới ).
- Lưu ý là Pillow dùng hệ tọa độ (0, 0) từ góc trên bên trái, và những tọa độ này chỉ đến vị trí Một trong những px.
>>> box = (120, 120, 360, 360)
>>> region = im.crop(box)
>>> region
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=240×240 0x7F667ED108D0>
Phần được cắt ra đã được lưu trong biến
>>> print(f”format: img.format, size: img.size, mode: img.mode, name: img.filename”)
format: JPEG, size: (1000, 800), mode: RGB, name: the_catch.jpg
0, bạn hoàn toàn có thể xử lý và dán nó lại.
>>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
>>> region.show()
>>> img.paste(region, box)
>>> img.show()
4. Biến đổi hình học.
- Bạn hoàn toàn có thể resize lại ảnh với hàm >>> print(f”format: img.format, size: img.size, mode: img.mode, name: img.filename”)
format: JPEG, size: (1000, 800), mode: RGB, name: the_catch.jpg
1
>>> resized_img = img.resize((128, 128))
>>> resized_img.show()
- Hoặc xoay ảnh với hàm >>> print(f”format: img.format, size: img.size, mode: img.mode, name: img.filename”)
format: JPEG, size: (1000, 800), mode: RGB, name: the_catch.jpg
2. *Lưu ý là Pillow xẽ xoay ảnh theo chiều ngược kim đồng hồ đeo tay.
>>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
0
5. Biến đổi màu
- Bạn hoàn toàn có thể biến hóa màu với hàm >>> print(f”format: img.format, size: img.size, mode: img.mode, name: img.filename”)
format: JPEG, size: (1000, 800), mode: RGB, name: the_catch.jpg
3 - Pillow hoàn toàn có thể chuyển giữa 2 chính sách màu thông dụng là đen trắng (L) và có màu (RGB). Nếu muốn chuyển sang chính sách màu khác bạn sẽ phải dùng 1 hình ảnh trung gian (thường là ảnh RGB).
>>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
1
- Với những ảnh RGB, ảnh được phân thành những tầng màu (band). Bạn hoàn toàn có thể tách những tầng màu này ra, sửa đổi và sắp xếp lại chúng rồi nhập lại vào hình ảnh.
>>> img = Image.open(“the_catch.jpg”)
2
Đó là những phần cơ bản nhất của thư viện Pillow. Nếu cần tìm hiểu thêm bạn hoàn toàn có thể đọc ở đây. Tài liệu rõ ràng hoàn toàn có thể đọc ở đây. Cảm ơn mọi người vì đã đọc bài, chúc những bản tạo thành công xuất sắc ứng dụng chỉnh ảnh của riêng mình.
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn
programming
python
Save image Python
OpenCV-Python
Reply
8
0
Chia sẻ
Share Link Tải Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn miễn phí
Bạn vừa tìm hiểu thêm tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn tiên tiến và phát triển nhất và ShareLink Tải Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn Free.
Hỏi đáp vướng mắc về Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn
Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn python image – hình ảnh con trăn vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #python #image #hình #ảnh #con #trăn