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python：PIL图像处理PIL (Python Imaging Library)
Python图像处理库 ， 该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能 。
PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义 。
从文件加载图像：
如果成功，这个函数返回一个Image对象 。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容 。
format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None。
size 属性是一个2个元素的元组 ， 包含图像宽度和高度（像素） 。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK” 。
如果文件打开失败, 将抛出IOError异常 。
一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像 。比如：显示
( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像 。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具 。)
接下来的部分展示了该库提供的不同功能 。
PIL支持多种图像格式 。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数 。不需要提供文件的图像格式 。PIL库将根据文件内容自动检测 。
如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数 。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存 。
** 转换文件到JPEG **
save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式 。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式 。
** 创建JPEG缩略图 **
需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据 。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性 ， 而像素数据只有在需要的时候才会加载 。
这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作 ， 不会受文件大小和压缩算法类型的影响 。
** 获得图像信息 **
Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域 。提取图像的某个子区域 ， 使用 crop() 函数 。
** 复制图像的子区域 **
定义区域使用一个包含4个元素的元组 ， (left, upper, right, lower) 。坐标原点位于左上角 。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素 。
该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去 。
** 处理子区域然后粘贴回去 **
当往回粘贴时 ， 区域的大小必须和参数匹配 。另外区域不能超出图像的边界 。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配 。区域会自动转换 。
** 滚动图像 **
paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像 。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度 。
PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像 。split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道 。merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像 。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道 。
** 分离和合并图像通道 **
对于单通道图像，split() 函数返回图像本身 。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式 。
resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小 。
rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转 。
** 基本几何变换 **
图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数 。transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像 。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别 。
更通用的图像变换函数为 transform()。
PIL可以转换图像的像素模式 。
** 转换颜色模式 **
PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换 ， 则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像 。
ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数 。
** 应用过滤器 **
point() 函数用于操作图像的像素值 。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：
** 应用点操作 **
使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式 。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像 。
** 处理图像的各个通道 **
注意用于创建掩码图像的语法：
Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式 ， 而且返回结果是表达式的结果 。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法 。
对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类 。
可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等 。
** 增强图像 **
PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持 。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式 。TIFF 文件也可以包含多个帧 。
当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧 。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动 。
** 读取序列 **
如例子中展示的，当序列到达结尾时 ， 将抛出EOFError异常 。
注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧 。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像 。
以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：
** 一个序列迭代器类 **
PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机 。以下是一个简单的例子 。
** 打印到Postscript **
如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：
如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常 。
也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄） 。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开 。
** 从文件句柄打开图像 **
如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：
** 从字符串中读取 **
如果图像文件内嵌在一个大文件里 ， 比如 tar 文件中 。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问 。
** 从tar文档中读取 **
** 该小节不太理解 ， 请参考原文 **
有些解码器允许当读取文件时操作图像 。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时 。
draft() 函数 。
** Reading in draft mode **
输出类似以下内容：
注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配 。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数 。
Python2.7 教程 PIL
Python 之 使用 PIL 库做图像处理
来自
不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？不写出y=f(x)这样python函数图像例子的表达式python函数图像例子，由隐函数的等式直接绘制图像，以x2 y2 xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b ， 而是a-b或者Eq(a,b) ， 这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2 y**2 x*y-1);
python画正余弦函数图像？用python怎样画出如题所示python函数图像例子的正余弦函数图像? 如此编写代码python函数图像例子 ， 使其中两个轴、图例、刻度python函数图像例子，大小 ， LaTex公式等要素与原图一致，需要用到python函数图像例子的代码如下，没有缩进python函数图像例子：
#-*-codeing:utf-8;-*-
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a=np.linspace(0,360,980)
b=np.sin(a/180*np.pi)
c=np.cos(a/180*np.pi)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0, 360])
ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")
ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")
ax.grid(True)
ax.set_ylabel(r"$y$")
ax.set_xlabel(r"$\theta$")
plt.xticks(np.arange(0,360 1,45))
plt.title("SineCosine Waves")
plt.legend()
plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")
plt.show()
代码运行show的窗口图
代码的截图
代码输出的文件的图
如何使用python的matplotlib画正弦函数图像使用pythonpython函数图像例子的matplotlib画正弦函数图像python函数图像例子，还要用到numpy库，代码如下9行所示python函数图像例子：
import numpy as np;
from matplotlib import pyplot as plt;
fig = plt.figure();
ax2= fig.add_subplot(111);
x=np.arange(0,100)/10;
y=np.sin(x);
ax2.plot(x,y);
plt.savefig('sine.png');
plt.show();
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