前段时间在一个朋友那么得到的灵感，想到可以用音乐播放页面作为一张海报图片。其实接下来要讲的和海报还是有差距的，而具体实现也只是简单的图片粘贴，但是在效果上还是不错的。效果图如下，希望大家喜欢：
网页上的元素实际渲染的时候，其实都是方形的。由于很多图片有白色或者透明的背景，对于设计师来说，打开最终的网页并不能看出页面上的图片是否有按自己的设计实现。
国庆节终于来了，最近有个五星红旗半透明渐变头像很火，在抖音里、微信群里都流行起来了。
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本篇重点介绍Python处理图像的标准库PIL库，处理图像真的的很方便。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片，我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法，来打开图片。open方法接收两个参数，第一个是文件路径，第二个是模式。主要的模式如下：
明天就是国庆节，再也不用@官方了，自己制作头像更换就可以了。，最近有个五星红旗半透明渐变头像很火，在抖音里、微信群里都流行起来了。
Pillow是python的一个功能强大的图像处理的库,可对图像进行高质量的压缩变换等操作,前几天看到一些公众号,提供了为用户头像加装饰的操作,于是自己试了一下,20行搞定! 网络上能看到的拼接
这里需要使用Pillow库（Python Imaging Library），使用pip命令安装：
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)
最近接到一个需求，把一批照片按照分辨率进行分类存储，再将其中指定宽高比的照片设置为特定的分辨率且添加水印。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
最近一周，在各大社交平台都能刷到众多互联网科技博主发文分享这样一款透明图像生成工具LayerDiffusion。
即使在光线良好的情况下，酒杯的小瑕疵或隐形眼镜中的微小褶皱也很难找出。而在几乎完全黑暗的情况下，这种透明特征或物体的缺陷几乎不可能被发现。为了解决这个问题，麻省理工学院的工程师开发出一种能够在黑暗中揭示这些难以发现的细节的技术。
photoshop的专用格式。 优点：完整保存图像的信息，包括未压缩的图像数据、图层、透明等信息，方便图像的编辑。 缺点：应用范围窄，图片容量相对比较大。
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题，问题如下：
实现拼图滑块验证，我觉得其中比较关键的一点就是裁剪图片，最起码需要裁剪出下面两张图的样子
首先我们需要选择一个现成的手机壁纸作为模板，我选择了这种以自己姓氏为主题的专属手机壁纸。
尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
3、现在我们把这个图层复制一个。点击菜单栏:图层-复制图层-确定. 。快捷键:Ctrl+J
如今，照片逼真的编辑需要仔细处理自然场景中经常出现的颜色混合，这些颜色混合通常通过场景或对象颜色的软选择来建模。因此，为了实现高质量的图像编辑和背景合成，精确表示图像区域之间的这些软过渡至关重要。工业中用于生成此类表示的大多数现有技术严重依赖于熟练视觉艺术家的某种用户交互。因此，创建如此准确的显著性选择成为一项昂贵且繁琐的任务. 为了填补熟练视觉艺术家的空白，我们利用计算机视觉来模拟人类视觉系统，该系统具有有效的注意力机制，可以从视觉场景中确定最显着的信息。这类问题也可以解释为前景提取问题，其中显着对象被视为前景类，其余场景为背景类。计算机视觉和深度学习旨在通过一些选择性研究分支对这种机制进行建模，即图像抠图、显著目标检测、注视检测和软分割。值得注意的是，与计算机视觉不同，深度学习主要是一种数据密集型研究方法。
深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常数据或与训练中使用的数据有显着差异的数据。
python提供了python image library图像库，处理图像功能，该库提供了广泛的文件格式支持，如JPEG、PNG、GIF、等，它提供了图像档案、图像显示、图像处理等功能
域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而，在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背景像素同时发生缠绕。和现有的方法所不同的是，我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责。特别地，提出的方法通过给背景像素更多的关注来进行中心可知的对齐，因此比以前的适配方法效果更好。在大量适配设置的大量实验上证明了我们所提出方法的有效性，并且展示了比SOTA算法更佳的表现。
首先我们需要了解一下PIL（Python Imaging Library）,它是Python2中非常强大的图像处理标准库，但只支持到Python2.7。Pillow是在PIL的基础上创建了兼容的版本，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性。
在Python2中，PIL(Python Imaging Library)是一个非常好用的图像处理库，但PIL不支持Python3，所以有人(Alex Clark和Contributors)提供了Pillow，可以在Python3中使用。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
Graph Cut 是一种用于 n s维图像数据的边界优化和区域分割的分割技术，本文记录相关内容。 简介 Graph Cut 通过交互式的或自动的定位一个或多个代表“物体”的点以及一个或多个代表“背景”的点来进行初始化—这些点被称作种子（Seed并被用于分割的硬约束（hard constraints）。另外的软约束（soft constraints）反映了边界和/或区域信息。 原理 📷 每个像素视作二维平面上的节点，虚拟源、目标节点 S, T，图边分为两类，虚拟节点和每个图像像素的边，每个图像像素与其
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本） 原文地址： 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文
图片处理，可以简单地定义为利用计算机算法（通过代码）对图片进行分析、操作的处理。它包括如下不同的几个方面：图像的打开、展示和编辑等。
本文要点在于Python扩展库pillow中Image类的运用。图像空域随机水印的主要思路在于：在原始图像中随机选取一些位置替换为水印图片中的非背景像素，同时生成日志文件记录替换的位置和水印中像素位置的对应关系，然后可以根据加入水印的图片和日志文件来提取和验证水印。 from os import remove from os.path import isfile from random import sample, choice from PIL import Image def mergeWaterMa
在成像的上下文中的样式迁移是指将一个图像的“样式”迁移到另一个图像的过程，同时保持第二图像的“内容”。
论文名称：Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
一、讲解部分 1、PNG 有 PNG-8，PNG-24 和 PNG-32 三种格式 PNG-8 PNG-8将图片中用到的每种颜色都存储在一个长度为255的数组中，称之为条色盘，然后每个像素上存储对应颜色在条色盘上的位置。 因为颜色上限是255种，所以每个像素只需要8bits就可以表示对应的颜色信息。这种表示颜色的方式也被称之为索引色。 相比之下确实使用了更少的空间来存储颜色，但是他能表达的颜色种类也是有上限的，所以在将PNG-32转换成PNG-8时会在一些颜色过渡的地方看到明显的不平滑的渐变 PNG-24
小票打印是零售商家的基础功能，在小票信息中，必然会存在一些相关店铺的信息。比如，logo 、店铺二维码等。对于商家来说，上传 logo 及店铺二维码时，基本都是彩图，但是小票打印机基本都是只支持黑白二值图打印。为了商家的服务体验，我们没有对商家上传的图片进行要求，商家可以根据实际情况上传自己的个性化图片，因此就需要我们对商家的图片进行二值图处理后进行打印。
最近在工作中会遇到需要将 png 图片转换为 jpg 图片的需求，主要原因也是 png 图片占的空间太大，如果图片数量上万张，可能就需要十几G的存储空间，所以希望转换为更小的 jpg 图片。
不久之前写过一篇文章，详细介绍了 PIL 库中的 Image 模块的使用。曾经学习过、使用过一段时间的 PS，认识 PIL 后，觉得这这玩意太好玩了，有了想使用 PIL 库实现 PS 中的图片特效的想法。
前几天写了个实现特效的博客，感觉有点差强人意，只是简简单单的换背景应用场景不是非常多，今天就来实现一个更加复杂的特效“影分身”。下面有请我们本场的主演，坤制作人为我们表演他拿手的鸡你太美。
随着web的发展，网站资源的流量也变得越来越大。据统计，60% 的网站流量均来自网站图片，可见对图片合理优化可以大幅影响网站流量，减小带宽消耗和服务器压力。
昨天晚上花了点时间，把第一期的PS作业做了。其实原理非常简单，就是将一张白色底的证件照做成蓝色底的、红色底的。因为是第一期的作业，掌握的PS技能还不是非常熟练，所以换底的时候主要使用的是橡皮擦这个工具。
首先，表明一个问题，Pillow和PIL不是一个东西，Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，两者的作者是不同的，由于PIL的更新计划太慢了，作者计划一年更新两次，有一些问题无法及时解决，导致Pillow的诞生，Pillow在2.0.0版本之后增加了对python3的支持，同时也修复了很多bug。
Python作为一个功能强大的编程语言，能用到的场景十分之多。这个系列旨在抓住奇思妙想，和严谨的代码结合，碰撞出火花。
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