Python读取图片尺寸、图片格式 需要用到PIL模块，使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。...类型:ImagePalette or None PIL.Image.info 一个与图片有关的数据组成的字典。...类型:dict python 读取并显示图片的两种方法 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像...Python批处理图片尺寸 1.作用:主要用来批处理图片尺寸 2.环境:python3.0环境:运行需要安装 pip install Pillow-PIL 三方库 3.运行:将脚本拷贝到需要处理图片的同一级目录...,作用范围对同一级 … Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中，以及取出： 创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned
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) 1、 通道 每张图片都是由一个或者多个数据通道构成...PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。 以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。...二、Image方法 常用方法 img = Image.open(“1.png”) #获取图片句柄 img.show() #打开图片 img.save...) img.rotate #图片翻转例如；img3 = img.rotate(90) #图片旋转90度 img.resize...图像的尺寸，按照像素数计算，它的返回值为宽度和高度的二元组(width, height)，如(232, 153) img.info #存储图像相关数据的字典
很久没有写爬虫了，随手写了一个爬虫，分享给大家，目标是获取所有图片及数据内容，由于图片存在多张，故简单的采用了多线程来采集下载图片，同时也简单的运用python写入txt构建了一下爬取过程的日志文件，代码写的比较啰嗦...with open("log.txt", 'a+', encoding='utf-8') as f: f.write(f"{now()}-获取数据.../@src') with open("log.txt", 'a+', encoding='utf-8') as f: f.write(f"{now()}-获取图片数据成功...微博爬虫，python微博用户主页小姐姐图片内容采集爬虫 ? 图片爬虫，手把手教你Python多线程下载获取图片 ? Python下载爬虫，解析跳转真实链接下载文件 ?...Python爬虫，B站视频下载源码脚本工具助手附exe ·················END·················
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow
环境win10Python3.9PIL图片拼接from PIL import Image"""图片拼接"""def image_compose(imag, imag_1): # 读取图片一尺寸...rom_image = Image.open(imag) width, height = rom_image.size # 读取图片二尺寸 rom_image_1 = Image.open...size[1] # 创建一个新图,长度是原图长度，宽度为两张图之和 to_image = Image.new('RGB', (width, height+height1)) # 把两张图片按坐标粘贴到对应位置上...to_image.paste(rom_image_1, (0, height)) # 保存新图 to_image.save('new.png')image_compose('', '')效果图片图片图片资源下载
前言 由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb，由于对Mysql的各种不熟悉，踩了无数坑，来来回回改了3天才完成...BLOB，但是运行之后发现BLOB最大只能存1M的数据，并不能满足微博图片的存储，后改成MEDIUMBLOB(16M)基本能够满足要求了。...由于我使用的python3，所以读取图片得到的二进制的结果前面会有一个b', 表示bytes，正是由于这个b'导致sql语句拼接的时候这个b后面的单引号会和sql语句的引号结合，导致后面的二进制没有在引号里面出错...pic_bin = str(base64.b64encode(pic_bin))[2:-1] 改配置文件 由于使用Python多进程,一个小时8G数据量，图片数据比较大，发包的时候回超过mysql的默认限制...data/final_id.txt', 'r') as f: for i in f.readlines(): uid.append(i.strip('\r\n')) # 处理图片数据
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm...这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成 图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，...我们可以在一张新的RGB色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数...Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address...address = "B:\Picture\YourName\1.jpg" img2_address = "B:\Picture\YourName\2.jpg" direction = "D:/Python
这个例子也不是我本意,不过好像大家都喜欢爬这类图片本人抱着学习技术的态度 深入研究,了解啦其过程(滑稽) 建议: 编译器debug运行,加上浏览器开发者调试 会有更加容易了解 #coding=utf-8.../usr/bin/python # 导入requests库 import requests # 导入文件操作库 import os import bs4 from bs4 import BeautifulSoup...img = requests.get(url, headers=headers) print('开始保存图片...file_name, 'ab') f.write(img.content) print(file_name, '图片保存成功...+ 'page/' + str(i) file = save_path + '\\' + str(i) createFile(file) # 下载每页的图片
我原本想找到一个小一点的彩色人脸数据集，但是都没有找到合适的 但是我找到了一个人脸数据集的封面 于是我把这两个图片裁开，得到了64+64张彩色人脸照片 from PIL import Image #
from PIL import Image def clipping(img, width): ''' 通过获取像素点,然后将像素点等于255(透明),从而完成修剪图片的操作
cd_gubun=1&awards_cate1=1 通过浏览器抓包获取真实网址及数据，很明显，这是一个POST请求方式获取的json数据，我们可以使用python requests 模拟 post 请求方式获取数据...requests.post(url=url,data=data,headers=headers,timeout=10) json_data =response.json() print(json_data) 获取图片数据及过滤...None 图片数据共有六个，由于图片数据存在数量差异，存在缺失图片的情况，比如三张、四张、五张，缺失的数据为None值，直接过滤处理掉多余的None！...= None] print(imgs) 多线程下载图片数据 简单的应用多线程下载图片，可供参考！...") 四次重试下载图片 由于外网及网络的不稳定性，如果想要图片数据不缺失，还是建议上重试机制，一个典型的重试请求下载的demo，仅供参考！
最近笔者有个东西，需要上传的时候，让用户来裁剪图片，网上基本的做法，就是在本地的浏览器裁剪完毕，把裁剪后的坐标情况告诉服务器，让服务器来裁剪，因为笔者不是用PHP，无法享受GD模块的帮助了，所以利用python...] IMAGE_Y1 = sys.arg[3] IMAGE_X2 = sys.arg[4] IMAGE_Y2 = sys.arg[5] im = Image.open(IMAGE_PATH) #打开图片句柄...box = (IMAGE_X1,IMAGE_Y1,IMAGE_X2,IMAGE_Y2) #设定裁剪区域 region = im.crop(box) #裁剪图片，并获取句柄region...region.save(IMAGE_BAKUP + datetime.now()+random.randint(0,99),) #保存图片 print int(time.time()); print
in attrs if k=='src'] if src: self.urls.extend(src) 保存代码内容为urllister.py文件，放在python...安装目录即可，这样就可以用来分析网页的图片地址了。... print '找到图片：'+surl.split('/')[-1]+'图片地址为：'+surl #download p_w_picpaths def p_w_picpath_down...except: print "来自"+p_w_picpath+"图片没有保存成功，继续保存下一张图片...." print "请输入网页的url地址：" str_url...2、上面的程序只是对地址为http开始的图片以及当前url下面目录的图片进行处理，如果src里面的内容以“../p_w_picpaths“ 或者 “/“开头，则需另外处理。
前言 最近在做机器学习下的人脸识别的学习，机器学习这个东西有点暴力，很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据，通过一个博客的指导，浏览了几个很知名的数据集。...几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载，几个小型数据集直接在网页的链接下载，还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。...权衡了数据量的需求，最后选择Pubfig的数据集，于是就自己写了一个python图片采集程序，里面用了urllib和requests两种方法. 分析Pubfig提供的下载文件的特点 ?...这个数据文件提供了在数据集中出现的所有人物 ?...这个数据文件提供了每个人的urls 可以看出来这个数据集的处理其实非常简单了，可以通过readlines的方式存进列表用空格分开一下数据就可以把urls提取出来了。
一、概述 所谓下载URL图片就是指通过网络图片的URL去用脚本自动获取和下载图片到本地。...这里需要用到第三方库requests，先找到下载的图片地址，比如： http://www.py3study.com/Public/images/article/thumb/random/48.jpg 二...headers=headers, stream=True) # print(r.status_code) # 返回状态码 if r.status_code == 200: # 截取图片文件名...wb') as f: f.write(r.content) return True if __name__ == '__main__': # 下载要的图片...download_img(img_url) if not ret: print("下载失败") print("下载成功") 执行代码，输出：下载成功 在当前目录，会生成一个图片文件
1024]; //每次读取的字符串长度，如果为-1，代表全部读取完毕 int len = 0; //使用一个输入流从buffer里把数据读取出来...= -1 ){ //用输出流往buffer里写入数据，中间参数代表从哪个位置开始读，len代表读取的长度 outStream.write(
本示例使用的OpenCV版本是：4.1.1 运行Python的编辑器：Jupyter notebook 示例目的 通过无损和有损的方式进行图片保存。...我们对此文件进行对比，判断该文件与img的数据是否一样，从而判断是否有损失。...img_png = cv2.imread(“dashen_compressed.png”) # 读取/加载 图片 assert img_png.all() == img.all() # 对比两个图像数据是否一样...打开该文件与原图相比，也可以看出图片损失了很多数据。...第二个参数 img，输入图像数据。
下载的数据是pascal voc2012的数据，已经有annotation了，不过是xml格式的，训练的模型是在Google模型的基础上加了两层网络，因此要在原始图像中裁剪出用于训练的部分图像。...img.crop(cropbox) cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg') i += 1 补充知识：python...—–截取xml文件画框的图片并保存 from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom...cropbox) cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg') i += 1 以上这篇Python...读取xml数据,cv2裁剪图片实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
/usr/bin/python coding=utf-8 import optparse from PIL import Image from PIL.ExifTags import TAGS import...read() soup = BS(urlContent, 'lxml') imgTags = soup.findAll('img') return imgTags 通过img标签的src属性的值来获取图片...URL下载图片 def downloadImage(imgTag): try: print '[+] Dowloading image...'...'wb') imgFile.write(imgContent) imgFile.close() return imgFileName except: return ' ' 获取图像文件的元数据...imgFileName + ' contains GPS MetaData' except: pass def main(): parser = optparse.OptionParser('[*]Usage: python
今天就来教大家这个套路： 如何使用 Python 来做出来这样 有点浪漫，又有点极客的“内涵”图。 当然，能不能靠它得到心仪对象的青睐，就要靠你（命）了。(๑•́₃ •̀๑) 那么要怎么做呢？
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