有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。

Python 拼图效果展示

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一、PIL 常规修图操作

以下是使用Python处理图片的示例代码：

1. 读取图片

from PIL import Image# 打开图片
img = Image.open("image.jpg")# 显示图片
img.show()# 获取图片尺寸
width, height = img.size# 获取像素数据
pixels = img.load()# 遍历像素
for x in range(width):for y in range(height):r, g, b = pixels[x, y]# 处理像素

2. 图片缩放

from PIL import Image# 打开图片
img = Image.open("image.jpg")# 缩放图片
img = img.resize((new_width, new_height))# 保存图片
img.save("new_image.jpg")

3. 图片旋转

from PIL import Image# 打开图片
img = Image.open("image.jpg")# 旋转图片
img = img.rotate(angle)# 保存图片
img.save("new_image.jpg")

4. 图片裁剪

from PIL import Image# 打开图片
img = Image.open("image.jpg")# 裁剪图片
img = img.crop((left, top, right, bottom))# 保存图片
img.save("new_image.jpg")

5. 图片滤镜

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter# 打开图片
img = Image.open("image.jpg")# 添加滤镜
img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))# 保存图片
img.save("new_image.jpg")

以上是西红柿会用到的一些常用的图片处理操作的示例代码，具体实现可根据需要进行修改和调整。

当然，Python 还有很多其他强大的图片处理库和技术可以使用，虽然无法满足专业的修图需求，但脚本化一键处理，西红柿觉得也非常使用，以下是一些示例：

二、OpenCV 图像处理、视频处理、对象识别

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用于图像处理、视频处理、对象识别等。它支持Python、C++、Java等多种编程语言。

下面是一个使用OpenCV实现的简单示例，将一张图片转换为灰度图：

import cv2# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示图片
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、scikit-image 视觉算法，包括滤波、形态学操作、图像分割、特征提取

scikit-image是一个基于Python的图像处理库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法，包括滤波、形态学操作、图像分割、特征提取等。

以下是一个使用scikit-image实现的简单示例，将一张图片进行边缘检测：

from skimage import io, filters# 读取图片
img = io.imread('image.jpg')# 边缘检测
edges = filters.sobel(img)# 显示图片
io.imshow(edges)
io.show()

四、TensorFlow 图像分类、目标检测、图像生成

TensorFlow是一个流行的机器学习库，可以用于图像处理、自然语言处理、数据分析等领域。它提供了各种深度学习模型和算法，可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。

以下是一个使用TensorFlow实现的简单示例，使用预训练的模型进行图像分类：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image# 加载模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()# 读取图片
img = Image.open('image.jpg').resize((224, 224))
img = np.array(img)# 预处理图片
img = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(img)# 进行预测
predictions = model.predict(np.array([img]))# 显示结果
print(tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=1)[0])

以上是一些常用的图像处理库和技术的示例，可以根据需要进行选择和使用。