㈠ Python如何图像识别
提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...
2.来了一张查询图像 (query), 也计算它的 LSH 特征. 然后与预先保存下来的库中的每个 LSH 特征都计算 Hamming 距离, 返回库中与查询图像 LSH 特征距离最小 (或距离小于指定阈值) ...
㈡ python处理图片数据
生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
㈢ 怎样利用Python进行图片分析
fromPILimportImage###此处为导出包，注意字母大小写
importos,os.path
#指明被遍历的文件夹
rootdir=os.path.abspath(os.curdir)+'/Image/'
rootdir1=os.path.abspath(os.pardir)+"/Image/"
#打包用
ifos.path.isdir(rootdir):
pass
else:
rootdir=rootdir1
size=315,560
i=0
forparent,dirnames,filenamesinos.walk(rootdir):
forfilenameinfilenames:
infile=os.path.join(parent,filename)
im=Image.open(infile)###此处Image.open(dir)为多数对象应用的基础.
im.thumbnail(size)###此处size为长度为2的tuple类型，改变图片分辨率
im.save(infile)###im.save(dir)，图片处理的最后都用这个，就是保存处理过后的图片
i+=1
print(i,"Done")
要用pil包 安装如下：pipinstallpillow
㈣ 用python载入图像时，为什么要用array（）方法将图像转换为Numpy的数组对象
因为矩阵里的每个位置都对应图像上的位置和数据，简单的rbg格式来说，前两个维度是宽和高，第三维度是对应的三种颜色色深。所以每张图片都是一个多维矩阵组成，转化为nunpy数组就是方便通过矩阵运算来对图像进行修改
㈤ python怎么打开图片
使用python进行数字图片处理，可以使用pillow包，它是由PIL fork发展而来的。使用时需要import从PIL fork中导出。同时使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。
㈥ 如何用python取图片轮廓
1、查找轮廓（find_contours)
measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。
函数原型为：
skimage.measure.find_contours(array,level)
array: 一个二值数组图像
level: 在图像中查找轮廓的级别值
返回轮廓列表集合，可用for循环取出每一条轮廓。
例1：
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromskimageimportmeasure,draw
#生成二值测试图像
img=np.zeros([100,100])
img[20:40,60:80]=1#矩形
rr,cc=draw.circle(60,60,10)#小圆
rr1,cc1=draw.circle(20,30,15)#大圆
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1
#检测所有图形的轮廓
contours=measure.find_contours(img,0.5)
#绘制轮廓
fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img,plt.cm.gray)
forn,contourinenumerate(contours):
ax1.plot(contour[:,1],contour[:,0],linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
plt.show()
结果如下：不同的轮廓用不同的颜色显示
㈦ python plt.imshow 怎么用
用法以既步骤：
1、给出一张图片。
㈧ python 图片移动
#-*-coding:gbk-*-
importImage
importImageDraw
importImageChops
im=Image.new('RGB',(800,600),'white')
im2=Image.open('test.png')
#测试图放画布左边，画布右边底色涂黄
left=(im.size[0]/2-im2.size[0])/2
upper=(im.size[1]-im2.size[1])/2
im.paste(im2,(left,upper))
im.paste('yellow',(im.size[0]/2,0)+im.size)
im.show()
#因要旋转得计算测试图对角线，然后切出
d=int((im2.size[0]**2+im2.size[1]**2)**0.5)
left=(im.size[0]/2-d)/2
upper=(im.size[1]-d)/2
bbox=(left,upper,left+d,upper+d)
cp=im.crop(bbox)
#图底不是黑先做mask再作旋转，
#mask做法不一，按测试图可选取g或b通道
r,g,b=cp.split()
mask=g.point(lambdai:i<250and255)
angle=30
mask=mask.rotate(angle)
cp=cp.rotate(angle)
#利用mask贴在画布右边黄底区内
im.paste(cp,(left+im.size[0]/2,upper),mask)
im.show()
㈨ python爬图片，现在想把这些图片存到本地文件夹里，然后给他们名字，最好是1，2，3等，怎么弄
用格式化输出,循环输出就好
看下边图片例子
㈩ python怎么输入图片
python导入图片的方法：
一、直接从源图片中导入（图片位于images文件夹内）self.label1=QLabel(self)
self.label1.setPixmap(QPixmap(r"images/head.jpg"))
layout.addWidget(self.label1)
#或者 layout.addWidget(QLabel(self, pixmap=QPixmap("images/head.jpg")))
二、利用qrc资源导入
1、先写qrc文件
images/head.jpg
images/body.jpg
2、将qrc文件转化成py文件
转化命令为：pyrcc5 res.qrc -o res_rc.py
3、导入res_rc.py：import res_rc
4、layout.addWidget(QLabel(self,pixmap=QPixmap(":/images/head.jpg")))
注意需要添加:/符号作为前缀。