这篇文章主要介绍了Python读取图片EXIF信息类库介绍和使用实例,例如Python Imaging Library、EXIF.py等,需要的朋友可以参考下 首先要介绍的是 Python Imaging 除了PIL之外，还有许多类库可供使用： Media Metadata for Python EXIF.py Python Exif Parser A Blogger's Exif Parser pyexiv2 XResolution (Ratio): 72 Thumbnail YCbCrPositioning (Short): Co-sited Thumbnail YResolution (Ratio): 72 至于Python
Python进行图片处理，第一步就是读取图片，这里给大家整理了6种图片的读取方式，并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。 首先需要准备一张照片，假如你有女朋友的话，可以用女朋友的，没有的话，那还学啥Python，赶紧找对象去吧！ ? 一、OpenCV读取图片 OpenCV读取的图片，直接就是numpy.ndarray格式，无需转换 import cv2 img_cv = cv2.imread(dirpath)#读取数据 print keras深度学习的框架，里面也是内置了读取图片的模块，该模块读取的也不是数组格式，需要进行转换。 scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，读取的数据正好是numpy.ndarray格式。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
如下代码段是关于python 从网络URL读取图片并直接处理的代码。
显示图像是 Opencv最基本的操作之一， imshow()函数可以实现该操作。如果使用过其他GUI框架背景，就会很自然地调用 imshow来显示一幅图像。 但这个观点并不完全正确，因为图像确实会显示出来，但随即会消失。 以下几行简单的代码可以显示一幅图像: import cv2 img = cv2.imread('C://Users/yefci/Pictures/0.2.jpg') cv2.namedWindow(' 如果在图片高清情况下，显示图片窗口很大，电脑屏幕放不下，并且窗口还不能通过拖动鼠标来调整打下。Flags=0，是WINDOW_NORMAL，在这个模式下可以调整窗口的大小. 1变成0即可。 namedWindow(“窗口名”,0);//创建窗口 imshow(“窗口名”,要显示的图片);//在创建的窗口中显示图片 以上这篇opencv python 图片读取与显示图片窗口未响应问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了
问题描述 如下图所示，一份pdf有几十页，每页九张图片， 提取出图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题： 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料，上面图片提取的顺序不一致，没办法把两个结合起来实现我的需求 图片按照宽度等比例缩放 长图按固定像素长度裁切 Python实现图片切割拼接实验——numpy数组的脑洞玩法 代码实现 # 导入库 import fitz,time,re,os,pdfminer os.remove(os.path.join(page_path,wj)) # 二进制读取 doc = fitz.open(pdf_path) # 循环分页处理 # 释放资源 # 解析pdf 文本信息 def parse_pdf_txt(pdf_path,code_str): # 二进制读取 result = [] for pic_name in os.listdir(page_path): count+=1 # 读取单页图片
前言 从网络上下载图片的时候，我们不一定能从URL中获取图片格式。 所以，从图片本身获取图片格式，是比较通用而且方便的方法了。 但是，PIL一般都是从文件读取图片数据，那么如何从requests.content里面读取呢？ install requests Pillow 实现代码： import BytesIO,requests from PIL import Image from uuid import uuid #图片
= x.reshape(60,32) #print((x)) plt.imshow(x) plt.axis('off') # clear x- and y-axes plt.show() 补充知识：Python 利用二进制实现图片读取与拷贝 今天休假一天，开心。 看到一篇是视频，利用二进制实现图片的读取和拷贝，这里就简单的记录一下。 我们的图片也是一个二进制文件 ? 接下来利用二进制文件的读取与写入实现图片的读取与拷贝： ? 以上这篇python 读取二进制 显示图片案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。
Tensorflow通过tf.gfile.FastGFile(filename,’rb’).read()读取的图像，是图像的原始数据，还需要经过解码，才能获取图像的数据，数据的格式为RGB(三通道图像 Tensorflow提供了对jpeg和png格式图片的解码函数，例如“decode_jpeg”对jpeg格式的图片进行解码，使用encode_jpeg编码，将图像保存到本地。 图片都是存储为rgb格式。由于tf.gfile.FastGFile直接从img_path读取图片，并不像opencv会转换成bgr，所以tfrecord一般存的都是rgb格式。 如果测试阶段是opencv读图，则需要做一下通道转换（ input_img = input_img[:, :, :, ::-1] ）。
在 WPF 修改图片颜色 已经告诉大家如何修改 WPF 的图片的颜色，但是为了叠加两张图片，还需要先读取图片的颜色 读取图片 在读取图片之前需要从文件加载图片，先在解决方案放两张图片，然后进行解析 在 WPF 如何需要读取解决方案的图片，可以使用 GetResourceStream 的方法，注意图片放在解决方案需要修改生成方式为资源 ? 在 WPF 的读取资源是使用 URL 的方式，我这里在解决方案放的图片是在项目的文件夹，可以通过下面的链接获取 pack://application:,,,/图片文件夹/图片名.jpg 获取资源的代码很简单 ，但是需要将资源转换为图片，这里转换为图片的时候因为下面需要读取图片的颜色，需要修改图片的格式为 Bgra32 的格式，这个格式就是使用 32 位的 int 存放一个像素，一个像素里的按照8位也是1个byte 读取图片像素 获取到图片之后，可以通过下面的方式获取图片的每一个像素 var length = writeableBitmap.PixelWidth * writeableBitmap.PixelHeight
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。
主程序： Mat srcImage; Mat tortImage; 以上两行代码声明了srcImage和tortImage两个类，分别用来存储原始图片和侵权图片。 SiftPractice\\PicLib\\1.jpg srcImage = imread( srcImageName ); tortImage = imread( tortImageName ); 以上两行代码实现了将图片读取到类中 imshow( "原图窗口" , srcImage ); 上面这行代码将在使"原图窗口"这个窗口加载srcImage这个类，并显示该类中的图片。 waitKey( 0 ); 上面这行代码不能忽视，waitKay()原型为int waitKey(int delay = 0)，其中delay的单位是毫秒，表示显示图片的时间，如果delay=0表示一直显示图片 好，关于OpenCV读取和显示图片就先写这么多，文中如有不当之处欢迎留言。
❝来自于Qt技术交流群群友提出的问题，QImage读取不同的png图像，有些可以读取到有些读取不了，究竟是什么回事呢？❞ 0x01 问题重现 有图片1.png和2.png。 1.png使用QImage读取成功，而2.png则不能正确读取图片。 Qt君认为可能有保存图片的时候强制保存为带有png后缀的图片。 「为什么看图软件都能打开，而QImage却不能正确读取呢？」 因为大多数看图软件都是通过读文件头信息去判断图片的格式，而「QImage是通过文件后缀去获取图片格式」，这就会有导致图片格式误判的问题。猜测可能是Qt出于性能考虑的原因吧。 ? 因为QImageReader内部会先判断文件是否有后缀，「如果有后缀」：就认为是改后缀图片再去验证图片是否有效，「如果没有后缀」，则会读取文件内容再去判断图片格式和验证图片是否有效的操作。 ?
phpspreadsheet $reader = \PhpOffice\PhpSpreadsheet\IOFactory::createReader('Xlsx'); //实例化阅读器对象 $spreadsheet = $reader->load($filename); //将文件读取到到$spreadsheet对象中 $sheet = $spreadsheet ->getSheet(0);//sheet $highestColumn = $sheet->getHighestColumn(); // 取得总列数 $highestRow = $sheet ->getHighestRow(); // 取得总行数 for ($col = 1; $col <= $highestColumnIndex; ++$col) //列数是以A列开始 column[] = ['clo' => $col,'key' => $format_column[$column_name]]; } // 2 根据以上确定的列直接循环取值
soup.find_all("span")[10].text 13 print(text) 14 title = soup.find("h2",class_='main-title').text 15 #获取图片的地址 html = requests.get(herf,headers=headers) 21 beautiful = BeautifulSoup(html.text,'lxml') 22 #获取妹子的图片连接 # print(file_name) 30 31 f = open(str(i)+'.jpg','wb') # 名称 32 f.write(html.content) #写入图片
python代码： import cv2 as cv src = cv.imread(".
python爬虫爬图片 爬虫爬校花网校花的图片 第一步 载入爬虫模块 #载入爬虫模块 import re #载入爬虫模块 import requests #获得校花网的地址，图片的链接 import re #载入爬虫模块 import requests #载入爬虫模块 response dd = dd.content #图片信息装换成机械语言 with open(f'D:\图片\{name}','wb') as fw: #创建文件的路径 ， 写入保存 fw.write(dd) fw.flush() 第五步 获得校花网下一页中的所有能让并且每获取一张打印一次 import re ') as fw: fw.write(dd) fw.flush() num += 1 print(f'爬取{
由于要在内网开发地图项目，不能访问在线的地图服务了，就想把地图瓦片下载下来，网上找了一些下载器都是需要注册及收费的，否则下载到的图都是打水印的，如下： ? 因为地图瓦片就是按照层级、行、列规则组织的一张张图片（如下图，14是瓦片的级别，13478是行号，6202是列号），所以想到可以试试用python把这些图爬取下来。 ? 主要可以分为三步： 1.确定要下载的瓦片的级别，经度和纬度范围（可以通过百度坐标拾取获得，http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html） 2.计算出这个范围内瓦片的起始和终止行列号 4e0' 下载图片 1 # 下载图片 2 def getimg(Tpath, Spath, x, y): 3 try: 4 f = open(Spath, 'wb') 用Openlayers加载出来的效果和在线地图是一样的。 ? Python获取地图瓦片的完整代码 Openlayers加载离线瓦片参考例子 Leaflet加载离线瓦片参考例子
要先做几个个准备工作： ①找到有图片的网站 ②指定电脑保存路径 ③利用浏览器工具查看网页代码中图片的保存路径（非常重要，如果错误可能抓取不到） 下面给出代码： 注意看注释 Python import urllib.request.urlopen(url) html = page.read() return html.decode('UTF-8') def getImg(html): '图片地址注意要从浏览器中查看网页源代码找出图片路径 \.jpg)" pic_ext' # 某个贴吧的图片 reg = r'data-progressive="(.+? \.jpg)" ' # Bing壁纸合集抓取地址 # reg = r'src="(.+?\.jpg)" ' # 我的网站图片地址 # reg = r'zoomfile="(.+? /p/2460150866") # 某个贴吧的图片 getImg(html) 注意以上代码在pycharm python3.6.2环境运行 效果截图： ?
直接运行即可，效果图： 下载网站前100页图片，2000张壁纸差不多够用了 代码如下 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 爬取图片 import requests,os from pyquery import PyQuery ) # 这个网站页面使用的是GBK编码 这里进行编码转换 r.encoding = 'GBK' html = r.text return html # 解析网页 获取图片 锁定页面中的img标签 images = doc('div.list ul li img').items() x = 1 for image in images: # 获取每一张图片的链接 img_url = image.attr('src') # 获得每张图片的二进制内容 img = requests.get(img_url, headers
y = np.log(data[:,1]) # 设置第2列为y轴数据，计算自然对数后赋值给y, 注意如果取以10为底的对数，则需要使用log10方法。 print(x[2]) print(y[2]) plt.figure(figsize= (6, 2.5)) # 设置图形宽高比 plt.plot(x, y, 'o') # plt.ylabel('log 使用Numpy模块的loadtxt方法读取数据为数组，这种读取文件的方法比通常的open方式读取的文件，更容易操作。 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
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