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图像保存函数python python如何保存图像

IT技术图像

python 如何把图片存入数据库作者：小风寒呐
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来源：知乎
著作权归作者所有 。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处 。
首先我们读取图库中所有图片图像保存函数python的名称，保存在fileNames中 。然后读取Data.csv中所有数据 。
提取出Data.csv的最后一列（一共10002列 ， 第10001列说明该数字是什么数字，第10002列是图片的名称），也就是数据库中存储的所有图片的名称，存储在item中 。
将新加入图库的图片名称保存在newFileNames中 。如果Data.csv为空，那么就直接令newFileNames
=
fileNames 。也就是说如果数据库中什么也没有，那么图库中所有图片都是新加入的 。
如果Data.csv不为空，那么就将item里面的内容与fileNames的内容比较，如果出现图像保存函数python了fileNames里面有的名称item中没有，那么就将这些名称放进newFileNames中 。如果item里有的名称fileNames中没有，那就不管 。
也就是说 ， 我令我们的数据库只进不出 。
现在我们得到了新加入图库的图片的名称newFileNames 。
将newFileNames中的名称的图片带入上一文中函数GetTrainPicture进行处理，得到了一个nx10001的矩阵，每一行代表一个新加入的图片，前10000列是图片向量，第10001列是该图片的数字，保存在pic中 。
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，提供强大图像保存函数python的图像处理功能 。
PIL中最重要图像保存函数python的类是Image类，该类在Image模块中定义 。
从文件加载图像图像保存函数python：
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，常用的像素格式为图像保存函数python：“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?。?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
python怎么保存生成的图像？要使用python图像保存函数python，必须先安装python图像保存函数python，一般是2.7版本以上图像保存函数python，不管是在windows系统，还是linux系统 ， 安装都是非常简单的 。
要使用python进行各种开发，就必须安装对应的库 。（推荐学习：Python视频教程）
这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包 。安装这些库，一般都是使用pip来安装 。
使用python进行数字图片处理，还得安装Pillow包 。虽然python里面自带一个PIL（python images library), 但这个库现在已经停止更新图像保存函数python了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的 。
图片的打开与显示
虽然使用的是Pillow，但它是由PIL fork而来，因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片 。
这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片，有些时候这种方式不太方便，因此图像保存函数python我们也可以使用另上一种方式，让程序来绘制图片 。
这种方法虽然复杂了些，但推荐使用这种方法，它使用一个matplotlib的库来绘制图片进行显示 。matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,设置figure的标题，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片 。
python中保存图片的方法：
1、使用io模块的imsave（fname,arr）函数来保存生成的图片 。
第一个参数表示保存的路径和名称，第二个参数表示需要保存的数组变量 。
示例：
2、使用plt.savefig()方法保存
Python 画图存储（savefig）图像保存函数python你可以安装python图像保存函数python的第三方应用 chartdirector, 如下面用python代码生成多个曲线的png图形图像保存函数python，并可以自定义layout.
#!/usr/bin/python
from pychartdir import *
# The data for the line chart
data0 = [42, 49, 33, 38, 51, 46, 29, 41, 44, 57, 59, 52, 37, 34, 51, 56, 56, 60, 70,
76, 63, 67, 75, 64, 51]
data1 = [50, 55, 47, 34, 42, 49, 63, 62, 73, 59, 56, 50, 64, 60, 67, 67, 58, 59, 73,
77, 84, 82, 80, 84, 98]
data2 = [36, 28, 25, 33, 38, 20, 22, 30, 25, 33, 30, 24, 28, 15, 21, 26, 46, 42, 48,
45, 43, 52, 64, 60, 70]
# The labels for the line chart
labels = ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
"14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24"]
# Create an XYChart object of size 600 x 300 pixels, with a light blue (EEEEFF)
# background, black border, 1 pxiel 3D border effect and rounded corners
c = XYChart(600, 300, 0xeeeeff, 0x000000, 1)
c.setRoundedFrame()
# Set the plotarea at (55, 58) and of size 520 x 195 pixels, with white background.
# Turn on both horizontal and vertical grid lines with light grey color (0xcccccc)
c.setPlotArea(55, 58, 520, 195, 0xffffff, -1, -1, 0xcccccc, 0xcccccc)
# Add a legend box at (50, 30) (top of the chart) with horizontal layout. Use 9 pts
# Arial Bold font. Set the background and border color to Transparent.
c.addLegend(50, 30, 0, "arialbd.ttf", 9).setBackground(Transparent)
# Add a title box to the chart using 15 pts Times Bold Italic font, on a light blue
# (CCCCFF) background with glass effect. white (0xffffff) on a dark red (0x800000)
# background, with a 1 pixel 3D border.
c.addTitle("Application Server Throughput", "timesbi.ttf", 15).setBackground(
0xccccff, 0x000000, glassEffect())
# Add a title to the y axis
c.yAxis().setTitle("MBytes per hour")
# Set the labels on the x axis.
c.xAxis().setLabels(labels)
# Display 1 out of 3 labels on the x-axis.
c.xAxis().setLabelStep(3)
# Add a title to the x axis
c.xAxis().setTitle("Jun 12, 2006")
# Add a line layer to the chart
layer = c.addLineLayer2()
# Set the default line width to 2 pixels
layer.setLineWidth(2)
# Add the three data sets to the line layer. For demo purpose, we use a dash line
# color for the last line
layer.addDataSet(data0, 0xff0000, "Server #1")
layer.addDataSet(data1, 0x008800, "Server #2")
layer.addDataSet(data2, c.dashLineColor(0x3333ff, DashLine), "Server #3")
# Output the chart
c.makeChart("multiline.png")
【图像保存函数python python如何保存图像】图像保存函数python的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python如何保存图像、图像保存函数python的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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