安装tkinter的增强库 tktk import tkinter as tk import tktk win = tk.Tk() tktk.GifFrame(win,gif_path=r"D:\ls\222.gif").pack() win.mainloop() #获取最新版本 #pip install git+https://gitee.com/w-8/tktk.git 效果如下
PIL（ Python Imaging Library）是 Python 的第三方图像处理库，由于其功能丰富，API 简洁易用，因此深受好评。自 2011 年以来，由于 PIL 库更新缓慢，目前仅支持 Python 2.7 版本，这明显无法满足 Python3 版本的使用需求。于是一群 Python 社区的志愿者（主要贡献者：Alex Clark 和 Contributors）在
1. PIL 与 cv2 相互转化 import cv2 from PIL import Image import numpy as np # PIL 转 cv2 img= Image.open("test.jpg") img = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) print(type(img)) # cv2 转 PIL img = cv2.imread("test.jpg") img= Im
pillow图像处理库 from PIL import Image 打开图像： im = Image.open(sourceFile) 保存图片： im.save(file_path_name) 保存成jpg文件，压缩率比urlretrieval的压缩率更高 图片信息： im.info 图片尺寸： im.size im.width im.height 图片尺寸重定义 im.resize 图像通道数，图像格式转换 dat
""" # 安装 pip install pillow # 查看是否安装了该库 pip list | findstr Pillow """ # 引用pillow的写法 from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image # 在opencv的绘图中是不支持中文的，需要使用Pillow来使用中文字体和绘制操作 # 纯白 img = np.full((200, 200, 3), fill_v
def extension_replace(path,extension): for i in range(1,len(path)): if (path[-i] == '.'): new_path = path.replace(path[-i+1:],extension) break return new_path path = '1.jpg' img = PIL.Image.open
①：PIL获取，保存，更改图片 #调用模块 from PIL import Image #打开图片 img1 :Image.Image = Image.open("./picture/001.jpg") #得到图片 img1.show() #显示得到的图片 img2 = img1.resize((1000,2000)) #更改图片大小 img2.save("./picture/002
import os.path import numpy as np import torch import cv2 from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset import re from functools import reduce from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter as Writer from torchvision import transforms imp
为了方便进行数据的操作，pytorch团队提供了一个torchvision.transforms包，我们可以用transforms进行以下操作： PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转化； 归一化； 对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。 通常，在使用torchvision.transforms，我们通常使用transforms.Compose将transfo
这类错误大多数是由于pycharm所调用的环境中无相关库或者多个环境导致出错 以kiwisolver为例 解决方案一： 下载库： pip install kiwisolver #或者将kiwisolver换成其他的另一个'PIL'/ ‘kiwisolver’/'matplotlib' 如果依旧显示，找不到库，并且使用pip list 查看存在库 ，建议先卸载这
1、先pip list确保安装了pillow模块。或直接重新安装： pip uninstall PIL pip uninstall Pillow pip install Pillow 2、左键点击左上角file文件，有个settings设置,点加号搜索pillow安装也可。 ！！！！！ 除去安装问题，还报错就仔细查看pycharm左侧栏的site-packages文件夹，注意这里包名
问题描述 使用 python 下载 webp 图片，使用 PIL 打开图片报错 img_url = "https://static.dingxiang-inc.com/picture/dx/8WLWdp6Qpc/sem2lub/2700236964d04994b50999a863cbd8e3.webp" response = requests.get(url=img_url, stream=True) byte_stream = BytesIO(response.conten
目录 前情提要PIL导入人脸编码函数——face_encodings切割具体代码MainTest3 结果展示总结 前情提要 通过上一篇我们就可以对图片中的人脸进行识别，这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量，通过这个后续能在人脸
from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms #读取图片 img = Image.open('data/hymenoptera_data/train/bees/3030772428_8578335616.jpg') #PIL图片转换为ndarray img_array = np.array(img) #PIL图片转换为tensor trans = torchvis
上代码 from PIL import Image import os def getPngPix(x,y): pngPath = r"D:\adb\screen.png" pixelX = x pixelY = y img_src = Image.open(pngPath) img_src = img_src.convert('RGB') str_strlist = img_src.load() da
from PIL import Image, ImageDraw bg_img =Image.open('./Morning.png') # bg_img = Image.new("RGBA", (256, 256), (0, 0, 255, 255)) def drawRect(img, pos, **kwargs): transp = Image.new('RGBA', img.size, (0,0,0,0)) draw =
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image writer = SummaryWriter("logs") image_path = "dataSet/train/ants/0013035.jpg" img_PIL = Image.open(image_path) img_array = np.array(img_PIL) wri
tensor、numpy以及PIL的转换 numpy转为tensortensor转为numpyPIL转tensortensor转PIL numpy转为tensor 使用torch.from_numpy( )，就可以完成转换。不过若是对numpy进行操作的时候，tensor的内容也会改变。 import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.fr
PIL，全称 Python Imaging Library，是 Python 平台一个功能非常强大而且简单易用的图像处理库。但是，由于 PIL 仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容 Python 3 的版本，名字叫 Pillow ，我们可以通过安装 Pillow 来使用 PIL。 1. pip 安装 pillow 在 Ub
在对图像进行resize操作的时候 img_pil = Image.open("1.jpg") img_pil = img_pil.resize((512, 512)) print(type(img_pil)) # <class 'PIL.Image.Image'> img_cv2 = cv2.imread("1.jpg") img_cv2 = cv2.resize(img_cv2,(512, 512)) pri
一.项目介绍 1.任务实现目标 要以几张照片为基础制作几个包含一定数量目标移动的模拟视频：例如飞机在跑道上移动，船只在河流中航行等。 2.实现思路 计划从已有图片中截取目标（如飞机，船只等）样例，选定背景图片（如机场、河流图片作为背景）。将目标图片批量粘贴到背景图片上，每次粘贴按图片
既然知道了 Pillow 中颜色和坐标的工作方式，就让我们用 Pillow 来处理图 像。图 17-3 中的图像将用于本章中所有交互式环境的例子。你可以从 http://nostarch. com/automatestuff/下载它。 将图像文件 Zophie.png 放在当前工作目录中，你就可以将 Zophie 的图像加载到Python 中，像
参考转载: https://www.dazhuanlan.com/langwirter/topics/1462147 from PIL import ImageFont from PIL import Image from PIL import ImageDraw import random color = [random.randint(0, 255),random.randint(0, 255),random.randint(0, 255)] bg = Image.new('RGB
1.原理 Python中处理图片的模块PIL(Pillow),因为其内部调用了GhostScript而受到GhostButt漏洞(CVE-2017-8291)的影响，造成远程命令执行漏洞。PIL内部根据图片头来判断图片类型，如果发现是一个eps文件，则分发给PIL/EpsImagePlugin.py处理。如果操作系统上安装了GhostScript就会因
PIL的Image.open()读入图片后并不是numpy数组array格式，而是Image格式。 这对于后面图像处理以及神经网络读入图片数据会带来麻烦，例如用卷积神经网络读入数据一般以数组格式输入，有时需要将代表图片的矩阵形状进行转换，此时PIL的Image.open()读入的格式是不能用reshape方法的。
