PIL库for 3.2说明

最新推荐文章于 2025-08-08 11:09:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-08 11:09:55 发布 · 625 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #import #image

本文探讨了Python3中新兴的验证码识别库，详细介绍了如何利用这些库进行验证码识别，提供了核心功能及实际应用案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一定不能和版本2一样。要：

python3 ：from PIL import Image

python2： import Image



现在python3的功能越来越多了，可以用这个库做验证码识别了。

Python 细聊可以媲美 PS 的 PIL 图片处理库
y6123236的专栏
03-11 6325
1 . 前言 PIL 是 Python Image Library 的简称。 PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。比如：改变图像大小、旋转图像、图像格式转换，转换颜色通道，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。 PIL 是第三方库，使用之前需要先安装。 pip install pillow 2. 颜色模式 继续之前先解一个重要概念：颜色模式。 所谓颜色模式：指在计算机中如何模拟出现实世界中的各种颜色，或准确讲是一种颜色生成算法。 常用的颜色模
pil对图像加透明 python_Pillow库：一个友好的、已经取代PIL的python的图像处理库...
weixin_36198878的博客
01-04 529
1 说明：======1.1 PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。1.2 由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，所以诞生：Pillow。1.3 于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x。1.4 Pillow是PIL的一个派生分支，但如今已经发展成为比PIL本身更...
64位系统PIL库安装指南
weixin_42509507的博客
06-07 759
在当今的IT行业中，图像处理已成为许多应用的核心组成部分。Python Imaging Library（简称PIL），作为Python中一个功能强大的图像处理库，为开发者提供了丰富且便捷的图像处理功能。本章节将介绍PIL的基本概念以及其在图像处理领域的重要地位。PIL是一个开源的Python图像处理库，提供了许多图像操作的标准功能，包括读取、显示、转换以及保存多种格式的图片。它支持广泛的图像格式，如JPEG、PNG、GIF、BMP等，并提供图像增强、滤镜、色彩空间转换等多种图像处理技术。
Python 中 PIL 库和 matplotlib 库的综合应用 —— 动物森友会 我的设计
许张弛
04-12 1362
1 引言 最近，Switch 平台上的一款游戏——《集合吧！动物森友会！》（以下简称动森）非常火爆。写作当天也是刚刚结束了樱花季，钓鱼节和复活节三连（今年也是巧了）。玩家们（比如我）：出门听风声，抬头蛋气球。水里一挥杆，全是鱼儿蛋。好不容易紧锣密鼓的活动已经结束，玩家们（好吧我承认就是我）也开始休闲了起来。 之前在自己可以设计岛旗的时候我就想到，如果可以将自己喜欢的图案作为岛旗岂不美哉？但是这...
python pil_PIL、Pillow安装使用方法
weixin_39720181的博客
11-24 188
PIL（Python Imaging Library）是Python常用的图像处理库，而Pillow是PIL的一个友好Fork，提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。-----------------------------------------------------------------0x0. Pillow的注意事项...
Python 之 使用 PIL 库做图像处理（pillow+ImageDraw）
热门推荐
猎摘互联网软件测试业界技术文章专用博客
07-19 1万+
1. 简介。     图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。     Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处
Pillow图像处理（PIL.Image类的详细使用）
shinuone的博客
02-15 8562
区分Pillow与PIL，学习Pillow的安装，并详细介绍Pillow的Image对象。
机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践
IT从业者的成长历程
04-12 1299
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中图像处理技术。
Python 细聊一下可以媲美 PS 的 PIL 图片处理库
shunshunss的博客
03-15 358
1 . 前言 PIL 是 Python Image Library 的简称。 PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。比如：改变图像大小、旋转图像、图像格式转换，转换颜色通道，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。 PIL 是第三方库，使用之前需要先安装。 pip install pillow 2. 颜色模式 继续之前先解一个重要概念：颜色模式。 所谓颜色模式：指在计算机中如何模拟出现实世界中的各种颜色，或准确讲是一种颜色生成算法。.
掌握PIL库：Python图像处理新手起步必备
PIL库（Python Imaging Library）是Python中一个强大的图像处理库，它提供了广泛的图像处理功能。PIL库支持图像的读取、保存、显示以及多种图像处理操作。它被广泛应用于图像分析、识别、编辑和自动化的领域。 ## ...
【PIL库安装一网打尽】：2023终极解决方案，解决所有安装难题
随后详细说明了在Windows、macOS以及Linux不同操作系统下安装PIL库的流程和技巧，包括依赖包的安装和环境配置。文章还讨论了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，并引导读者通过基本的功能测试和案例应用来验证...
【PIL库卸载与重建终极攻略】：顽固问题的终结者解决方案
本文首先概述了PIL库及其在Python生态系统中的地位，然后深入探讨了PIL库的安装基础、高级技巧、定制化重建以及彻底卸载的方法。文中详述了安装过程中的常见问题，并提出了针对性的解决策略。此外，还讨论了如何在...
【Python3图像处理中文显示：PIL库的全面优化方案】：权威指南
首先概述了PIL库的基础知识和图像处理理论，涉及核心组件介绍、图像数字化、像素操作、颜色空间转换及中文显示问题。随后，文章深入到PIL库的优化实践，包括性能优化策略、中文显示优化以及实用案例分析。进阶应用...
anaconda 镜像源清华源问题解决
qq_19716091的博客
08-08 204
文件位置‪ C:\Users\用户\.condarc。用清华源时出现的如下图的问题。可以更换为中科大的镜像源。.condarc内容。
JumpServer 堡垒机全流程搭建指南及常见问题解决方案
2401_83649605的博客
08-05 1513
文章详细介绍了JumpServer的技术架构和部署流程，包括基础环境配置、数据库安装等步骤。JumpServer采用分布式架构，支持多机房部署，无资产数量和并发限制，是企业IT安全运维的理想选择。
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发
TOOZOOY的博客
08-07 733
WebSocket 在多线程环境下处理 Session并发时，常见问题包括状态冲突（如 IllegalStateException）、消息乱序、连接超时等。以下是综合各技术方案的解决方案，分为单机多线程和分布式集群两类场景：
Python 属性描述符(方法是描述符)
最新发布
钢铁男儿
08-08 191
❶ Text 实例的 repr 方法返回一个类似 Text 构造方法调用的字符串，❸ 如果为 obj.spam 赋值，会遮盖类属性，导致无法通过 obj 实例访。在类中定义的函数属于绑定方法（bound method），因为用户定义的函。下面来分析 Text.reverse 方法，如示例 20-15 所示。❹ 注意类型是不同的，一个是 function，一个是 method。象，里面包装着函数，并把托管实例（例如 obj）绑定给函数的第一个。方法，因此是非覆盖型描述符，如示例 20-13 中。
【紧急预警】NVIDIA Triton推理服务器漏洞链可导致RCE！
athink_cn的博客
08-05 625
NVIDIA 的 Triton 推理服务器中存在一系列严重漏洞，这是一个用于大规模运行 AI 模型的流行开源平台。当这些缺陷链接在一起时，远程、未经身份验证的攻击者可能会完全控制服务器，从而实现远程代码执行 （RCE）。
10天图像压缩技术实习计划 第1天：图像压缩基础与OpenCV入门 理论学习：图像压缩原理（冗余类型、有损/无损压缩）及JPEG/PNG格式对比 实践操作：安装OpenCV/PIL库，实现图像加载/保存，测试不同格式的压缩效果 结果分析：对比BMP/JPEG/PNG的文件大小差异 第2天：空间域压缩实践 理论学习：下采样原理与分辨率调整策略 实践操作：用OpenCV实现双线性插值降采样（1/2, 1/4, 1/8） 结果分析：观察分辨率降低对图像清晰度的影响 第3天：频域压缩技术基础 理论学习：DCT变换原理及其在JPEG中的应用 实践操作：实现8×8块DCT变换，可视化频率分量分布 结果分析：验证能量集中于低频系数的特性 第4天：量化过程实现 理论学习：量化表设计原理与压缩率控制 实践操作：实现自定义量化步长的系数量化 结果分析：对比不同量化步长（5/20/50）的重建图像质量 第5天：熵编码实现 理论学习：哈夫曼编码与行程编码原理 实践操作：用Python实现DCT系数的哈夫曼编码 结果分析：计算压缩比提升效果（原数据vs编码后） 第6天：JPEG全流程实现 实践操作：整合DCT+量化+编码完成简易JPEG压缩 结果分析：测试不同质量参数（20/50/80）的压缩效果 新技术：了解WebP/HEIC等现代压缩格式 第7天：质量评估体系 理论学习：PSNR/SSIM指标原理及数学表达 实践操作：用OpenCV计算不同压缩图像的PSNR/SSIM 结果分析：绘制压缩率-质量指标关系曲线图 第8天：压缩故障分析 实践操作：极端压缩测试（质量系数<10） 结果分析：观察块效应、振铃效应等失真现象 解决方案：设计消除块效应的后处理方法 第9天：图像超分辨率重建 理论学习：插值法（双三次/Lanczos）与SRCNN模型原理 实践操作：实现双三次插值重建，测试预训练ESPCN模型 结果分析：对比传统方法与深度学习的重建效果（SSIM指标） 第10天：场景化压缩策略 综合实验：针对不同场景（医疗CT/社交图片/监控视频）设计压缩方案 参数调优：平衡压缩率与质量的最佳实践 成果总结：完成综合报告，提出场景优化建议表 每日实习成果示例： 第3天成果：DCT变换可视化图中可清晰观察到左上角低频区域能量集中 第6天成果：质量参数50时实现10:1压缩比，SSIM保持0.92以上 第9天成果：ESPCN模型较双三次插值PSNR提升3.2dB 该实习计划由浅入深覆盖核心技术点，通过： 基础认知（1-3天）→ 核心算法实现（4-6天）→ 质量评估（7天）→ 重建技术（8-9天）→ 综合应用（10天） 的渐进路径，确保在10天内系统掌握图像压缩技术全流程。每日实验设计均包含参数对比环节，强化对“压缩率-质量”平衡关系的理解。根据这个实训内容写出最终的python代码
06-21
由于引用中提到了OpenCV和Pillow，我们将使用这些库来辅助实现。注意：引用[1]提到简化了熵编码，我们这里也做简化，重点放在DCT和量化。如果需要完整的熵编码，可以使用库函数。引用[3]提到使用OpenCV和Python3实现...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值