python在不调用库函数的条件下可以读取照片吗

可以，但需要使用Python内置的PIL库（Python Imaging Library），它提供了读取、处理和保存图像的功能。具体操作如下：

from PIL import Image

# 打开图片文件
img = Image.open('image.jpg')

# 获取图像大小
width, height = img.size

# 获取像素数据
pixels = list(img.getdata())

# 显示图像
img.show()

# 保存图像
img.save('new_image.jpg')

上述代码可以打开名为image.jpg的图片文件，并获取其大小和像素数据，然后可以进行一些图像处理操作，最后可以将处理后的图像保存为新的文件。因此，即使不调用其他库函数，也可以使用PIL库读取照片。

相关问题

python在不调用库函数的条件下实现灰度图均衡化

以下是Python代码实现灰度图均衡化：

import numpy as np
import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 获取图像宽度与高度
h, w = img.shape

# 统计图像直方图
hist = np.zeros(256)
for i in range(h):
    for j in range(w):
        hist[img[i][j]] += 1

# 计算累积分布函数
cdf = np.zeros(256)
sum_hist = np.sum(hist)
for k in range(256):
    if k == 0:
        cdf[k] = hist[k] / sum_hist
    else:
        cdf[k] = cdf[k-1] + hist[k] / sum_hist

# 映射原图像到均衡化后的图像
equalized_img = np.zeros((h, w))
for i in range(h):
    for j in range(w):
        equalized_img[i][j] = np.round(255 * cdf[img[i][j]])

# 显示原图和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_img)
cv2.waitKey(0)

首先读取灰度图像，然后统计图像直方图。接着计算累积分布函数，并根据累积分布函数将原图像映射到均衡化后的图像。最后使用`cv2.imshow()`展示原图和均衡化后的图像。

python不调用库函数对照片进行中值滤波

以下是使用Python实现中值滤波的示例代码，不使用任何库函数：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 中值滤波
def median_filter(img, ksize):
    height, width = img.shape
    output = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    pad = ksize // 2
    for i in range(pad, height - pad):
        for j in range(pad, width - pad):
            kernel = img[i - pad:i + pad + 1, j - pad:j + pad + 1]
            median = np.median(kernel)
            output[i, j] = median
    return output

# 调用中值滤波函数
output = median_filter(img, ksize=3) # ksize可以自己调整，越大滤波效果越明显

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Median Filtered Image", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码将从文件读取灰度图像，并使用3x3大小的中值滤波来处理图像。你可以按照实际情况更改滤波器大小。