python提取圖片

⑴ python中怎麼把圖中的圖片鏈接提取出來並且下載鏈接對應的圖片啊

你不已經提出出來了嗎？
在做個下載，保存就行了。
req=request.get(img.get('src'))
picture=req.content
path=r'D:\ProgramData\picture.png'
with open(path,'wb') as f:
f.write(picture)

⑵ python抓取網頁上圖片

正則表達式匹配的url有錯誤

for x in add:
print x # 這里可以看到報錯的時候是 url 錯誤

dirpath = os.path.join('C:\\Users\\lilinan\\Desktop\\新建文件夾','%s.jpg' % t)
urllib.request.urlretrieve(x,dirpath)
t+=1

⑶ python爬取圖片時候url地址是下載圖片時報錯了

你的參數可能不對，你可以加個teace來看看，在報錯的第二十二行前，看一下參數是什麼，type看一下類型再說。
希望懂的回答能幫到你
是

⑷ linux下python怎麼寫爬蟲獲取圖片

跟linux有什麼關系，python是跨平台的，爬取圖片的代碼如下：

import urllib.requestimport osimport randomdef url_open(url):
req=urllib.request.Request(url) #為請求設置user-agent,使得程序看起來更像一個人類
req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0') #代理IP，使用戶能以不同IP訪問，從而防止被伺服器發現
'''iplist=['1.193.162.123:8000','1.193.162.91:8000','1.193.163.32:8000']
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.154 Safari/537.36 LBBROWSER')]

urllib.request.install_opener(opener)'''

response=urllib.request.urlopen(req)
html=response.read() return htmldef get_page(url):

html=url_open(url).decode('utf-8')
a=html.find('current-comment-page')+23
b=html.find(']',a) #print(html[a:b])
return html[a:b]def find_imgs(url):
html=url_open(url).decode('utf-8')
img_addrs=[]

a=html.find('img src=') while a!=-1:
b=html.find('.jpg',a,a+140) if b!=-1: if html[a+9]!='h':
img_addrs.append('http:'+html[a+9:b+4]) else:
img_addrs.append(html[a+9:b+4]) else:
b=a+9

a=html.find('img src=',b) for each in img_addrs:
print(each+'我的列印') return img_addrsdef save_imgs(folder,img_addrs):
for each in img_addrs: #print('one was saved')
filename=each.split('/')[-1] with open(filename,'wb') as f:
img=url_open(each)
f.write(img)def download_mm(folder='ooxx',pages=10):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)

url=""
page_num=int(get_page(url)) for i in range(pages):
page_num=page_num-1
page_url=url+'page-'+str(page_num)+'#comments'
img_addrs=find_imgs(page_url)
save_imgs(folder,img_addrs)if __name__=='__main__':
download_mm()

完成

運行結果

⑸ python處理圖片數據

目錄

1.機器是如何存儲圖像的？

2.在Python中讀取圖像數據

3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵

4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值

5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。

但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：

機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。

假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。

這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。

下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：

圖片源於機器學習應用課程

剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？

彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。

因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：

圖片源於機器學習應用課程

左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。

請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。

用Python讀取圖像數據

下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)

#checking image shape
image.shape, image

（28，28）

矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。

下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。

方法#1：灰度像素值特徵

從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。

考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。

能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。

那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：

下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：

image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)

image.shape, imshow(image)

（650，450）

該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：

#pixel features

features = np.reshape(image, (660*450))

features.shape, features

(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])

這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。

但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！

方法#2：通道的平均像素值

在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：

image = imread('puppy.jpeg')
image.shape

(660, 450, 3)

這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。

或者，可以使用另一種方法：

生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。

下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：

這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。

image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape

(660, 450)

現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：

for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)

新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：

features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape

(297000,)

方法#3：提取邊緣特徵

請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：

識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？

類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：

筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。

假設圖像矩陣如下：

圖片源於機器學習應用課程

該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？

當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：

獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。

還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：

圖片源於機器學習應用課程

現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：

#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)

#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)

imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')

⑹ Python爬蟲爬取圖片這個報錯怎麼處理

你好！你的錯誤原因在於html頁面獲取到的img標簽src屬性中的鏈接，可能是因為src中的url格式是這樣的：

<imgsrc="//hao123.com/xxx/xxx/xxx/"></img>

這樣獲取到的鏈接都沒有帶上協議：http或者https。而導致程序拋出ValueError的錯誤異常。

因為正常的url格式應該類似這樣的：https://www..com/

即 協議://用戶名:密碼@子域名.域名.頂級域名:埠號/目錄/文件名.文件後綴?參數=值#標志

參考網頁鏈接

可將代碼中第一個for循環中download_links.append修改為：

forpic_taginsoup.find_all('img'):
pic_link=pic_tag.get('src')
download_links.append('http:'+pic_link)

⑺ 關於python網頁圖片抓取

看起來你的for循環語句沒有對齊，f=....這一行需要跟上面對齊。