python生成圖像

Ⅰ python麻將手牌代碼怎麼生成圖片

python麻將手牌代碼生成圖片需要點擊python左上方編輯按鍵。選擇第三項代碼轉換格式選擇圖片轉換就可以了。

Ⅱ Python圖像處理

創建一個簡單的圖像與圖像混合
1.1 在Image模塊中，提供了創建圖像的方法。主要是通過**Image.new(mode, size, color)**實現，該方法傳入三個參數：
mode：圖像的創建模式
size：圖像的大小
color：圖像的顏色
用該方法可以創建一個簡單的圖像，之後我們可以通過save方法將圖像保存：
1.2生成圖片如下
1.3 圖像混合
透明度混合
透明度混合主要是使用**Image中的blend(im1, im2, alpha)**方法，對該方法的解釋如下：
im1：Image對象，在混合的過程中，透明度設置為（1-apha）
im2：Image對象，在混合的過程中，透明度設置為（apha）
alpha：透明度，取值是0-1。當透明度為0是，顯示im1對象；當透明度為1時，顯示im2對象
代碼實現如下
1.4原圖和混合圖的對比
1.5 遮罩混合
通過Image.composite(im1, im2, mask)方法實現遮罩混合。三個參數都是Image對象，該方法的作用就是使用mask來混合im1和im2。
1.6im1、im2和遮罩混合效果對比如下

Ⅲ 怎麼用python顯示一張圖片

用python顯示一張圖片方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用於顯示圖片

import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用於讀取圖片

import numpy as nplena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處於同一目錄下的 lena.png# 此時 lena 就已經是一個 np.array 了，可以對它進行任意處理

lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # 顯示圖片plt.axis('off') # 不顯示坐標軸

plt.show()

Ⅳ 請問python tk如何生成圖片這種表格，並且可以在空白處添加內容後保存到新的word

如何利用python爬取數據並保存為word文檔?請看下面的經驗吧! 方法/步驟 在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx. 然後在python的編輯器中輸入import選項,提供這兩個庫的服務 urllib主要負責抓取網頁的數據,單純的抓取網頁數據其實很簡單,輸入如圖所示的命令,後面帶鏈接即可. 抓取下來了,還不算,必須要進行讀取,否則無效. 接下來就是抓碼了,不轉碼是完成不了保存的,將讀取的函數read轉碼.再隨便標記一個比如XA. 最後
如何利用python爬取數據並保存為word文檔？請看下面的經驗吧！

方法/步驟

在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

然後在python的編輯器中輸入import選項，提供這兩個庫的服務

urllib主要負責抓取網頁的數據，單純的抓取網頁數據其實很簡單，輸入如圖所示的命令，後面帶鏈接即可。

抓取下來了，還不算，必須要進行讀取，否則無效。

接下來就是抓碼了，不轉碼是完成不了保存的，將讀取的函數read轉碼。再隨便標記一個比如XA。

最後再輸入三句，第一句的意思是新建一個空白的word文檔。

第二句的意思是在文檔中添加正文段落，將變數XA抓取下來的東西導進去。

第三句的意思是保存文檔docx，名字在括弧裡面。

這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

Ⅳ python生成的圖如何利用visio修改

python 保存為svg，svg 轉emf，svg 在visio里打開有的線亂了，這里使用emf打開，用在線 在線svg 轉emf，用visio打

__mf。

?

_isio： 1）對齊技巧： 先選擇的第一個為基準位置； 2）保存高清圖技巧：另存為--》類型：.jpg； 3）小圖標網址。

?

_ython：畫曲線 & 保存 實現代碼。

?

_atlab：1) 畫條形圖； 2）畫折線圖； 3）調整圖的顏色，寬高等 ：運行後，選擇編輯--》圖像屬性；4）保存高清結果圖：

_募?--》導出設置。

Ⅵ python如何生成1點陣圖片bin

第一步，定義一個變數n1並賦值為987，調用bin函數將n1轉換成二進制，
第二步，再次定義一個變數n2並賦值一個長整型，使用bin函數轉換，第三步，如果傳入的參數是一個邏輯值或是一個字元串，使用bin函數返回什麼結果，第四步，定義一個列表變數n4，並進行賦值；然後調用bin函數，結果發現出現了報錯，第五步，如果傳入的參數是一個負數，使用bin函數轉換之後，對應的結果也為負數，第六步，定義變數n6，並進行賦值為0，結果發現返回的值也是0，並且是二進制數，注意事項
注意python語言中的bin函數的用法
注意bin函數的傳入參數和返回值

Ⅶ 10 個 Python 圖像編輯工具

以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

-- Parul Pandey

當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。

常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。

下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。

scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。

可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。

圖像濾波(image filtering)：

使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：

在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。

NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。

在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。

使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：

像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。

在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。

使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：

PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。

Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：

OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。

入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。

使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：

SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：

官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。

文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。

Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：

ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。

有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。

使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：

pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。

pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。

圖像縮放：

邊緣提取：

Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。

Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。

使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：

以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。

via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy

Ⅷ 生成指定RGB值的純色圖像【python】

創建圖像:
·OpenCV中，黑白圖像實際是一個二維數組，彩色圖像是一個三維數組。
數組中每個元素就是圖像對應位置的像素值
·數組索引、像素行列、像素坐標關系如下：
數組行索引 = 像素所在行數 - 1 = 像素縱坐標
數組列索引 = 像素所在列數 - 1 = 像素橫坐標
·在黑白圖像中，像素為0為純黑色，像素為255為純白色
創建隨機像素三通道(RGB)圖像:
· 像素點下標為0（[:, :, 0]）是①通道，代表藍色
· 像素點下標為0（[:, :, 1]）是②通道，代表綠色
· 像素點下標為0（[:, :, 2]）是③通道，代表紅色
·OpenCV彩色圖像默認為BGR格式，是三維數組，第三個索引表示三基色顏色分量

Ⅸ python怎麼根據數據生成圖像

網上有很多的字元畫，看起來很炫酷，下面就告訴你如何用Python做這么炫酷的事，

說下思路吧：

原圖->灰度->根據像素亮度-映射到指定的字元序列中->輸出。
字元越多，字元變化稠密。效果會更好。
如果根據灰度圖的像素亮度范圍製作字元畫，效果會更好。
如果再使用調色板，對字元進行改色，就更像原圖了。

這是原圖：

這是生成的字元畫：

廢話不多說，直接上代碼：

復制代碼 代碼如下:

import Image
chars =" ...',;:clodxkLO0DGEKNWMM"
fn=r'c:\users\liabc\desktop\jianbing.png'
f1=lambda
F:''.join([(k%100!=0) and m or m+'\n' for k,m in enumerate(apply(lambda
x:[chars[x[j,i]%len(chars)] for i in xrange(70) for j in
xrange(100)],(Image.open(F).resize((100,70)).convert("L").load(),)),1)])
f=open(r"c:\users\liabc\desktop\aface.txt","w")
f.write(f1(fn))
f.close()

Ⅹ python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件載入圖像：

如果成功，這個函數返回一個Image對象。現在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中載入的則為 None 。
size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。
mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：「L」 (luminance) - 灰度圖, 「RGB」 , 「CMYK」。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標准實現不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然後調用外部工具（比如系統的默認圖片查看軟體）顯示圖像。該函數將是一個非常方便的調試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁碟中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據文件內容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數。當保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉換文件到JPEG **

save 函數的第二個參數可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名，則必須通過第二個參數來指定文件格式。

** 創建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才載入像素數據。當你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數據只有在需要的時候才會載入。

這意味著打開一個圖像文件是一個非常快的操作，不會受文件大小和壓縮演算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區域。提取圖像的某個子區域，使用 crop() 函數。

** 復制圖像的子區域 **

定義區域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標原點位於左上角。上面的例子提取的子區域包含300x300個像素。

該區域可以做接下來的處理然後再粘貼回去。

** 處理子區域然後粘貼回去 **

當往回粘貼時，區域的大小必須和參數匹配。另外區域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區域的顏色模式無需匹配。區域會自動轉換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數有個可選參數，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數創建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數接受一個顏色模式和一個圖像元組，然後將它們合並為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合並圖像通道 **

對於單通道圖像， split() 函數返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉為RGB模式。

resize() 函數接受一個元組，指定圖像的新大小。
rotate() 函數接受一個角度值，逆時針旋轉。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉90度也可以使用 transpose() 函數。 transpose() 函數也可以水平或垂直翻轉圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數在性能和結果上沒有區別。

更通用的圖像變換函數為 transform() 。

PIL可以轉換圖像的像素模式。

** 轉換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉為「L」或「RGB」模式，其他模式之間轉換，則需要使用一個中間圖像，通常是「RGB」圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預定義的圖像增強過濾器用於 filter() 函數。

** 應用過濾器 **

point() 函數用於操作圖像的像素值。該函數通常需要傳入一個函數對象，用於操作圖像的每個像素：

** 應用點操作 **

使用以上技術可以快速地對圖像像素應用任何簡單的表達式。可以結合 point() 函數和 paste 函數修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用於創建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式採用短路方式，即：如果and運算符左側為false，就不再計算and右側的表達式，而且返回結果是表達式的結果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對於更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當打開一個序列文件時，PIL庫自動載入第一幀。你可以使用 seek() 函數 tell() 函數在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當序列到達結尾時，將拋出EOFError異常。

注意當前版本的庫中多數底層驅動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數用於將圖像、文本列印到Postscript列印機。以下是一個簡單的例子。

** 列印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現read，seek，tell函數，必須以二進制模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字元串數據中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字元串中讀取 **

如果圖像文件內嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用於在創建縮略圖時加速解碼（當速度比質量重要時）和輸出一個灰度圖到激光列印機時。

draft() 函數。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內容：

注意結果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大於指定的大小，請使用 thumbnail 函數。

Python2.7 教程 PIL
http://www.liaoxuefeng.com/wiki//

Python 之 使用 PIL 庫做圖像處理
http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html

來自 http://effbot.org/imagingbook/introction.htm