python PIL保存图片出错的替方法

本文介绍如何使用Python进行数字图像处理,包括安装必要的库如Pillow和matplotlib,以及如何使用这些库打开、显示和保存图像。

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一提到数字图像处理,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点:

1、不开源,价格贵

2、软件容量大。一般3G以上,高版本甚至达5G以上。

3、只能做研究,不易转化成软件。

因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。

要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的。

要使用python进行各种开发,就必须安装对应的库。这和matlab非常相似,只是matlab里面叫工具箱(toolbox),而python里面叫库或包。安装这些库,一般都是使用pip来安装。

使用python进行数字图片处理,还得安装Pillow包。虽然python里面自带一个PIL(python images library), 但这个库现在已经停止更新了,所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。

pip install Pillow

一、图片的打开与显示

from PIL import Image
img=Image.open('d:/dog.png')
img.show()

虽然使用的是Pillow,但它是由PIL fork而来,因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片,使用show()函数来显示图片。

这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片,有些时候这种方式不太方便,因此我们也可以使用另上一种方式,让程序来绘制图片。

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/dog.png')
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.show()

这种方法虽然复杂了些,但推荐使用这种方法,它使用一个matplotlib的库来绘制图片进行显示。matplotlib是一个专业绘图的库,相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,设置figure的标题,甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。matplotlib 可以直接安装

pip install matplotlib

figure默认是带axis的,如果没有需要,我们可以关掉

plt.axis('off')

打开图片后,可以使用一些属性来查看图片信息,如

print img.size  #图片的尺寸
print img.mode  #图片的模式
print img.format  #图片的格式

显示结果为:

(558, 450)
RGBA
PNG

二、图片的保存

img.save('d:/dog.jpg')

就一行代码,非常简单。这行代码不仅能保存图片,还是转换格式,如本例中,就由原来的png图片保存为了jpg图片。

<think>好的,用户的问题是如何使用Python保存图像文件。我需要根据提供的引用内容来构建回答。首先,检查用户提供的引用资料,看看哪些方法适合保存图片。 引用2提到了matplotlib.pyplot.imsave()和savefig(),这两个是常用的方法。例如,savefig可以用来保存matplotlib生成的图表,而imsave可以直接保存数组为图像。引用4和5提到文件操作,比如创建目录和保存路径的处理,这可能涉及到如何组织保存图片文件。引用3提到pyqtgraph保存图片的例子,但用户的问题可能更偏向于通用的保存方法,所以可能主要参考引用2和4、5的内容。 用户可能需要分步骤的指导,比如使用不同的库(如matplotlib、PIL等)来保存图片。另外,需要注意路径处理和文件格式的支持。例如,使用os模块创建目录,确保保存路径存在,避免出错。还要提到不同库支持的不同格式,比如PIL可以处理多种图片类型,而matplotlib主要支持png、pdf等。 可能还需要给出代码示例,比如使用PIL的Image.save(),或者matplotlib的savefig()。同时,要提醒用户注意文件路径的写法,比如使用os.path.join来跨平台兼容。此外,引用5提到文件操作的注意事项,比如打开模式,可能需要补充在写入文件时的模式选择,比如'wb'用于二进制写入。 总结回答的结构:先介绍几种常用方法,如PIL、matplotlib、OpenCV等,每种方法给出示例代码,并说明适用场景。然后提到文件路径处理的注意事项,如创建目录、路径拼接等。最后可能给出实际案例,如保存生成的图表或处理后的图像。需要确保引用正确的来源,如引用2和引用4、5中的方法。 需要检查是否有遗漏的方法,比如使用scipy或其他库保存图片,但根据提供的引用,可能不需要涉及。另外,用户可能对图像格式转换或批量处理感兴趣,但问题只问保存,所以保持回答集中在保存步骤上。确保所有代码示例正确,语法正确,如使用正确的函数名和参数。例如,引用2中的savefig示例可能需要调整格式,确保缩进正确,路径处理正确。 最后,生成相关问题,考虑用户可能的后续问题,比如如何批量保存、不同格式的转换、处理异常情况等。这样可以帮助用户进一步探索相关主题。</think>使用Python保存图像文件可以通过多种库实现,以下是几种常见方法及具体步骤: --- ### 1. **使用PIL/Pillow库保存** Pillow库支持多种图像格式(如PNG、JPEG、BMP等)的读写操作。 ```python from PIL import Image # 打开图像文件 image = Image.open("input.jpg") # 保存为其他格式(如PNG) image.save("output.png") ``` --- ### 2. **使用Matplotlib保存图像** 适用于保存由Matplotlib生成的图表或数组数据。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成图像数据 data = np.random.rand(100, 100) plt.imshow(data, cmap='viridis') # 保存为PNG文件(支持调整分辨率、边界等参数) plt.savefig("saved_image.png", dpi=300, bbox_inches='tight') ``` - 通过`imsave()`直接保存数组为图像: ```python plt.imsave("array_image.png", data) ``` [^2] --- ### 3. **使用OpenCV保存图像** 适用于处理计算机视觉任务中的图像保存,支持调整压缩参数。 ```python import cv2 # 读取图像(注意OpenCV默认读取为BGR格式) image = cv2.imread("input.jpg") # 转换为RGB格式(可选) image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 保存为JPEG文件(可设置质量参数) cv2.imwrite("output.jpg", image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90]) ``` --- ### 4. **文件路径与目录处理** 在保存前需确保目标目录存在,可使用`os`模块处理路径: ```python import os save_path = "/Users/Desktop/images" if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) # 创建目录 # 拼接路径并保存 full_path = os.path.join(save_path, "result.png") plt.savefig(full_path) ``` [^4][^5] --- ### 实际案例:保存PPT中的形状为图片(需结合`python-pptx`库) ```python from pptx import Presentation prs = Presentation("input.pptx") for slide in prs.slides: for shape in slide.shapes: if hasattr(shape, "image"): with open(f"shape_{shape.image.sha1}.png", "wb") as f: f.write(shape.image.blob) ``` [^1] --- ### 注意事项 - **格式兼容性**:不同库支持的格式可能不同,例如Pillow支持更多格式,而OpenCV适合处理视频帧。 - **颜色通道**:OpenCV默认使用BGR格式,与其他库(如Matplotlib的RGB)可能不一致,需注意转换。 - **异常处理**:在文件操作中添加`try-except`块避免路径错误。 ---
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