Essayez d'utiliser Pillow sur iPython (partie 2)
Flux de travail d'oreiller (2)
- Chargez l'image avec Image.open
- Gonyo Gonyo l'image
- Enregistrez l'image modifiée avec Image.save
Allons-y.
python
%pylab inline
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
Conversion de format de fichier
python
#Charger l'image
img = Image.open('in-image/lena_std.tif')
#Afficher les informations du fichier
print('size : ', img.size)
print('format : ', img.format)
print('mode : ', img.mode)
print('palette : ', img.palette)
print('info : ', img.info)
pl_img = np.array(img) ; plt.imshow( pl_img ) #afficher
#Convertir le format de fichier et enregistrer (déterminer automatiquement en regardant l'extension)
img.save('work-image/lena.jpg')
Redimensionner le fichier image
python
img = Image.open('work-image/lena.jpg')
#Afficher les informations du fichier
print('size : ', img.size)
print('format : ', img.format)
print('mode : ', img.mode)
print('palette : ', img.palette)
print('info : ', img.info)
# 200*Redimensionner à 200
resize_img = img.resize((200,200),Image.ANTIALIAS)
#Afficher les informations du fichier
print('size : ', resize_img.size)
print('format : ', resize_img.format)
print('mode : ', resize_img.mode)
print('palette : ', resize_img.palette)
print('info : ', resize_img.info)
#Enregistrez les données converties
resize_img.save('work-image/resize_lena.jpg')
pl_img = np.array(resize_img) ; plt.imshow( pl_img ) #afficher
Rognage d'image
python
#Les données d'origine (img) ont déjà été lues, alors coupez-les
trim_img = img.crop((64,64,448,448))
pl_img = np.array(trim_img) ; plt.imshow( pl_img ) #afficher
#Enregistrer les données découpées
trim_img.save('work-image/trim_lena.jpg')
↓ J'ai donné un cahier à nbviewer (je veux dire, c'est le principal) nbviewer.ipython.org/github/suto3/git-public/blob/master/python/notebook/Pillow-workflow02.ipynb
↓ Cliquez ici pour l'environnement de travail Construction d'environnement d'oreiller - Environnement virtuel par virtualenv, environnement interactif par iPython --Qiita
Essayez d'utiliser Pillow sur iPython (Partie 1) --Qiita
Essayez d'utiliser Pillow sur iPython (Partie 3) --Qiita
Non, iPython est facile w.
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