image = image.rotate(jiaodu) image.show() return image def 图片黑白转换1(image): image = image.convert...left += w right += w target.show() 图片拼接(image1, image2) def 图片黑白转换2(image): image = image.convert...stored with one pixel per byte) image.show() return image def 图片虚化(image): image = image.convert...other mode using a colour palette) image.show() return image def 图片转换怀旧(image): image = image.convert
convert_1(): image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") image_1 = image.convert...convert_L(): image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") image_L = image.convert...convert_P(): image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") image_P = image.convert
(): 5 image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") 6 image_1 = image.convert...(): 5 image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") 6 image_L = image.convert...(): 5 image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") 6 image_P = image.convert
tesserocr print(tesserocr.file_to_text("image.png")) 验证码处理 利用Image对象的convert()方法参数传入L,即可将图片转化为灰度图像 image = image.convert...("L") image.show() 传入1可将图片进行二值化处理 image = image.convert("1") image.show() 先将原图转为灰度图像，然后再制定二值化阀值。...image = image.convert('L') threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold:...这时重新识别验证码 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open('code2.jpg') image = image.convert
/image01.jpg")将彩色图像转化为灰度图像（RGB转为HSI色彩空间），采用L分量：# 彩色转灰度img_01 = image.convert("L")img_01.show()以上完整代码为.../image01.jpg")# 彩色转灰度img_01 = image.convert("L")img_01.show()转灰度后图像如下：图片4.6.2 二值化处理图像分割常用的方法就是二值化处理；二值化处理就是二值化图像时.../image03.jpg")# 灰度处理img_new = image.convert("L")# 二值化处理img_03 = img_new.point(lambda x:0 if ximage.convert("L")# 二值化处理img_04 = img_new.point(lambda x:0 if x<143 else
image=image.convert('L') image.show() 传入1即可完成二值化，如下： image=image.convert('1') image.show() 当然我们更多时候需要根据图片的实际情况指定二值化的阈值...比如我们将阈值设定为80，先转灰度图，再二值化，代码如下： import tesserocr from PIL import Image image=Image.open('test.png') image=image.convert
我们可以利用 Image 对象的 convert() 方法参数传入 L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下所示：image = image.convert('L')image.show()传入 1 即可将图片进行二值化处理...，如下所示：image = image.convert('1')image.show()我们还可以指定二值化的阈值。...不过我们不能直接转化原图，要将原图先转为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下所示：image = image.convert('L')threshold = 80table = []for i in...这时重新识别验证码，代码如下所示：import tesserocrfrom PIL import Imageimage = Image.open('code2.jpg')image = image.convert
image = Image.open(filename) font = ImageFont.truetype('C:\\Windows\\Fonts\\微软雅黑\\msyh.ttc',18) layer = image.convert...blog.ernket.top" font = ImageFont.truetype('C:\\Windows\\Fonts\\微软雅黑\\msyh.ttc',18) layer = image.convert
图片的模式转换 from PIL import Image image = Image.open("yazi.jpg") print(image.mode) image1 = image.convert...('1') print(image1.mode) # image1.show() image_l = image.convert('L') print(image_l.mode) # image_l.show...() image_p = image.convert('P') print(image_p.mode) image_p.show() 运行结果： RGBA 1 L P ?...2.2 palette参数的效果对比 from PIL import Image image = Image.open("yazi.jpg") image_p = image.convert('P'...) # image_l.show() image_p2 = image.convert('P', palette='ADAPTIVE', colors=256) image_p2.show() 运行结果
from PIL import Image ima = Image.open('1.png') image=ima.resize((480,200),Image.ANTIALIAS) image = image.convert
将图片转换为灰度值图像用convert函数： 代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...from PIL import Image import numpy as np image = Image.open('lufei.png') im = image.convert('L') m =
10), "Watermark", font=font, fill=(255, 255, 255, 128)) watermarked_image = Image.alpha_composite(image.convert...10), "Watermark", font=font, fill=(255, 255, 255, 128)) watermarked_image = Image.alpha_composite(image.convert
iOS\2018_06_07_16_39_44.png' # 图片绝对路径 image = Image.open(image_path) output = BytesIO() image.convert
image_data = base64.b64decode(data) # 将字节数据读取为图像 image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image = image.convert...image_bytes = get_img_url_byte(img[1]) image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) image = image.convert
这个值就叫做灰度值 白色255 黑色0 R * 0.3 +G * 0.59 + B * 0.11 from PIL import Image image = Image.open('code.png') im = image.convert...Image def binazing(image): ''' 对图片进行灰度和二值化 :param image: :return: ''' image = image.convert
*****\验证码图片\AncientMosaic Captcha Image.jpg' image = Image.open(filepath) # 传入'L'将图片转化为灰度图像 image = image.convert...('L') # 传入'1'将图片进行二值化处理 image = image.convert('1') image.show() 这样子转化后再来看下图片变成什么样了？...*****\验证码图片\AncientMosaic Captcha Image.bmp' image = Image.open(filepath) # 传入'L'将图片转化为灰度图像 image = image.convert...******\验证码图片\CrossShadow2 Captcha Image.jpg' image = Image.open(filepath) # 传入'L'将图片转化为灰度图像 image = image.convert
count + 1 if count > 2: pixdata[x,y] = 255 return img # 转化为灰度图 img = image.convert
Image # 二值化处理 def two_value(): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('1.png') # 灰度图 lim=image.convert
image_gray = image.convert("L") ? 2.4 缩略图 会改变原来数据，但保存前，不会改变磁盘上的图片。
180,300)): image = Image.open(self.image) if image.mode not in ('L', 'RGB'): image = image.convert
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