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如何利用Python 圖像庫(kù)完成各種圖像處理任務(wù)?

我們將使用這個(gè)圖像文件,命名為:people.jpg。

img2 = Image.open('people.jpg')
plt.imshow(img2)

圖像被讀取,F(xiàn)在,我們調(diào)整圖像大小。img2.thumbnail((50, 50), Image.ANTIALIAS)  # resizes image in-place
imgplot = plt.imshow(img2)

imgplot1 = plt.imshow(img2, interpolation="nearest")

imgplot2 = plt.imshow(img2, interpolation="bicubic")

但是,為什么我們?cè)趫D像處理中故意模糊圖像?通常對(duì)于模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法,如果圖像非常清晰,處理起來(lái)就會(huì)很困難。因此進(jìn)行模糊處理以使圖像平滑。模糊還可以使圖像中的顏色過(guò)渡從一側(cè)到另一側(cè)更加平滑,F(xiàn)在,讓我們驗(yàn)證我們之前處理過(guò)的汽車圖像的尺寸。#some more interesting stuff
file='image1.jpg'
with Image.open(file) as image:
   width, height = image.size
#Image width, height is be obtained

這些也是我們之前得到的維度。所以我們可以得出結(jié)論,圖像是320*658。讓我們也嘗試旋轉(zhuǎn)和轉(zhuǎn)置圖像。#Relative Path
img3 = Image.open("image1.jpg")  
#Angle given
img_rot= img3.rotate(180)  
#Saved in the same relative location
img_rot.save("rotated_picture.jpg")

這是旋轉(zhuǎn)后的圖像。#transposing image  
transposed_img = img3.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
#Saved in the same relative location
transposed_img.save("transposed_img.jpg")

這是轉(zhuǎn)置后的圖像。尾注圖像處理有各種重要的應(yīng)用,隨著時(shí)間的推移,方法和過(guò)程也會(huì)得到改進(jìn)。



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