Python Imaging Library (PIL) - это мощная библиотека для работы с изображениями в Python. Она предоставляет широкий спектр возможностей, включая открытие, изменение, сохранение и анализ изображений. Давайте рассмотрим несколько примеров кода для обработки и анализа изображений с использованием PIL.
from PIL import Image
img = Image.open('example.jpg')
img.show()
2. Изменение размера изображения:
```python
from PIL import Image
# Открываем изображение
img = Image.open('example.jpg')
# Изменяем размер изображения
resized_img = img.resize((300, 200))
resized_img.show()
from PIL import Image
img = Image.open('example.jpg')
bw_img = img.convert('L') bw_img.show()
4. Извлечение информации о изображении:
```python
from PIL import Image
# Открываем изображение
img = Image.open('example.jpg')
# Получаем информацию об изображении
width, height = img.size
format = img.format
print(f'Ширина: {width}, Высота: {height}, Формат: {format}')
Это лишь небольшая часть возможностей библиотеки PIL. С ее помощью можно выполнять множество других операций, таких как наложение фильтров, рисование, работа с пикселями и многое другое. Используйте эти примеры кода, чтобы начать работу с обработкой изображений в Python с помощью PIL!
Создана 14.11.2023
cebbdaaf
Как открыть изображение с помощью PIL?
Как изменить размер изображения с использованием PIL?
Как преобразовать изображение в черно-белое с помощью PIL?
Как извлечь информацию о изображении с использованием PIL?
Узнайте о преимуществах и возможностях семейного обучения искусству фотографической обработки.
Узнайте, как машинное обучение и искусственный интеллект применяются в сфере фотографии и видеографии для улучшения качества изображений, обработки и анализа данных.
Узнайте, как реализовать многоклассовую классификацию в машинном обучении с помощью примеров кода на Python. Эта статья поможет вам понять основные концепции и методы работы с несколькими классами в задачах классификации.
Узнайте, как использовать метрики точности, полноты и F1-меры для оценки качества модели машинного обучения с помощью примеров кода на Python.
Узнайте, как эффективно обрабатывать пропущенные данные в наборах данных с помощью примеров кода и методов заполнения пропусков.