from PIL import Image, ImageEnhance

时间: 2023-08-18 15:04:16 浏览: 203
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Python图像处理PIL各模块详细介绍(推荐)

这行代码引入了Python的Pillow库中的Image和ImageEnhance模块，用于图像处理和增强。Pillow是Python中最常用的图像处理库之一，可以用于打开、操作、保存多种格式的图像文件。Image模块提供了图像处理的基本功能，如打开、保存、缩放、旋转、裁剪等。而ImageEnhance模块则提供了对图像对比度、亮度、色彩、锐度等的增强操作。
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请帮我分析一下程序from PIL import Image from PIL import ImageEnhance im = Image.open('C:/picture/1.jpg') om = ImageEnhance.Contrast(im) om.enhance(30).save('C:/picture/3.jpg')

1. 导入 PIL 库中的 Image 和 ImageEnhance 模块； 2. 使用 Image.open() 方法打开指定路径下的图片，并将其赋值给变量 im； 3. 使用 ImageEnhance.Contrast() 方法创建一个 Contrast 类对象 om，将打开的图片 im ...

from PIL import ImageEnhance

from PIL import Image, ImageEnhance # 打开图片 image = Image.open('image.jpg') # 创建对比度增强对象 enhancer = ImageEnhance.Contrast(image) # 增强对比度，增强倍数为 1.5 image_contrast = enhancer....

from PIL import Image from PIL import ImageEnhance im = Image.open(r"C:\\Users\lenovo\Desktop\鼓浪屿.jpeg") enhancer = ImageEnhance.Contrast(im) enhanced_im = enhancer.enhance(30) enhanced_im.save("C:\\Users\lenovo\Desktop\鼓浪屿2.jpeg") enhanced_im.show()

1. 导入 PIL 库中的 Image 和 ImageEnhance 模块。 2. 打开一张图片，这里使用了 Image.open() 方法，并传入图片的路径。 3. 创建一个 ImageEnhance.Contrast 对象 enhancer，这个对象可以用来处理对比度。 4. 调用 ...

from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' (F:\ANACONDA3\envs\ffdnet-pytorch\lib\site-packages\PIL\__init__.py)

这个错误的原因是你导入了...import PIL print(PIL.__version__) 如果你需要检查Pillow是否已安装，可以运行以下代码： python try: import PIL except ImportError: print("Pillow is not installed.")

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter# 打开图像文件image = Image.open("image.jpg")# 对图像进行饱和度增强enhancer = ImageEnhance.Color(image)image = enhancer.enhance(1.5)# 对图像进行对比度增强enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)image = enhancer.enhance(1.5)# 对图像进行锐度增强enhancer = ImageEnhance.Sharpness(image)image = enhancer.enhance(1.0)# 保存处理后的图像文件image.save("processed_image.jpg")将这段代码做成界面，并制作按钮调节三个参数

from PIL import Image, ImageEnhance class ImageProcessor: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("图像处理") self.root.geometry("400x300") self.image_path = "image.jpg" ...

import pytesseract from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter # 打开图片 img = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/测试/证件.jpg') # 预处理图片，去除噪点，提高对比度和亮度 img = img.convert('L') img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(2) img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.5) img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter()) # 选择识别语言为中文 text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') # 打印识别结果 print(text)将识别到的内容写入TXT

文件中可以使用以下代码： with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(text) 其中，result.txt为要写入的文件名，'w'表示以写入模式打开文件，encoding='utf-8'表示使用UTF-8...

分析下面这段代码from PIL import Image, ImageEnhance import cv2 img = Image.open('D:/Download/windows_v1.6.0/img/99.jpg') # 对比度增强 enhancer = ImageEnhance.Contrast(img) img_contrast = enhancer.enhance(1.5) # 亮度增强 enhancer = ImageEnhance.Brightness(img) img_brightness = enhancer.enhance(1.5) # 锐度增强 enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img) img_sharpness = enhancer.enhance(1.5) # 色彩平衡 enhancer = ImageEnhance.Color(img) img_color = enhancer.enhance(1.5) # 降噪 from skimage import io, filters img_arr = io.imread('D:/Download/windows_v1.6.0/img/99.jpg') img_denoised = filters.median(img_arr) # 显示结果图像 cv2.imshow('Image', img_denoised) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 使用Pillow库中的Image.open()函数打开一张图片文件，并将其保存为img对象。 2. 对比度增强：使用ImageEnhance库中的Contrast()函数创建一个enhancer对象，并使用enhancer.enhance()函数对原始图像进行对比度...

import pytesseract from PIL import Image # 打开图片 img = Image.open('image.jpg') # 转换成灰度图像 img = img.convert('L') # 识别文字 text = pytesseract.image_to_string(img) # 打印识别结果 print(text)优化

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter # 打开图片 img = Image.open('image.jpg') # 预处理图片，去除噪点，提高对比度和亮度 img = img.convert('L') img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(2) ...

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter # 打开图像文件 img = Image.open('example.jpg') # 创建一个色调增强对象 enhancer = ImageEnhance.Color(img) # 将图像色调增强50% img_color_corrected = enhancer.enhance(0.5) # 创建一个色彩平衡对象 balance = ImageEnhance.Color(img_color_corrected) # 将图像的红色通道增强20% img_warm = balance.enhance(1.2, (1,0,0)) # 将图像的蓝色通道增强20% img_cool = balance.enhance(1.2, (0,0,1)) # 保存图像 img_warm.save('example_warm.jpg') img_cool.save('example_cool.jpg')

这段代码中，第一次调用 enhance() 方法时，传递了一个参数 0.5。而第二次调用 enhance() 方法时，传递了两个参数 1.2 和 (1,0,0)。这就导致了出现你提到的错误。因为 enhance() 方法只需要两个参数，而...

D:\fty\Anaconda\python.exe H:/UNET_SR/main.py Traceback (most recent call last): File "H:/UNET_SR/main.py", line 9, in <module> from torchvision import transforms File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 2, in <module> from torchvision import datasets File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\datasets\__init__.py", line 9, in <module> from .fakedata import FakeData File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\datasets\fakedata.py", line 3, in <module> from .. import transforms File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\__init__.py", line 1, in <module> from .transforms import * File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 17, in <module> from . import functional as F File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 5, in <module> from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' (D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\PIL\__init__.py)

这个错误通常是由于Pillow库的版本问题导致的。在较新的版本中，Pillow已经删除了PILLOW_VERSION属性，但torchvision库中的某些代码仍在使用它。 解决这个问题的方法是降低Pillow库的版本。你可以尝试安装Pillow的...

from PIL import Image img = Image.open("red1.jpg") lab_img = img.convert("LAB") l, a, b = lab_img.split() a = a.point(lambda i: int(i * 0.5)) a = a.contrast(1.5) lab_img = Image.merge("LAB", (l, a, b)) rgb_img = lab_img.convert("RGB") rgb_img.save("red3.jpg")报错AttributeError: contrast

from PIL import Image, ImageEnhance img = Image.open("red1.jpg") lab_img = img.convert("LAB") l, a, b = lab_img.split() a = a.point(lambda i: int(i * 0.5)) enhancer = ImageEnhance.Contrast(a) a = ...

以以下代码为基础，绘制图片来 显示数据增强的过程和结果：def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))

该代码使用了PIL库来进行图像处理，通过os库实现文件的读写和路径的操作。对于给定的图片文件夹，通过遍历其中的每张图片，分别进行上述六种数据增强处理，并将处理后的图片保存到指定的文件夹中。

# List of augmentations based on randaugment import random import PIL, PIL.ImageOps, PIL.ImageEnhance, PIL.ImageDraw import numpy as np import torch from torchvision.transforms.transforms import Compose random_mirror = True def ShearX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, v, 0, 0, 1, 0)) def ShearY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, v, 1, 0)) def Identity(img, v): return img def TranslateX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[0] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[1] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v)) def TranslateXAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateYAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v))

这些函数使用了PIL库来对图像进行不同的变换。 以下是每个函数的作用和参数说明： - ShearX: 对图像进行X轴方向的剪切变换。v是剪切参数，代表剪切的程度。 - ShearY: 对图像进行Y轴方向的剪切变换。v是剪切参数，...

请详细说明如何利用Python的PIL库中的ImageEnhance类实现图像的亮度、对比度、色度和锐度调整？并提供实际代码示例。

from PIL import Image, ImageEnhance image_path = 'path/to/your/image.jpg' # 替换为实际图像路径 original_image = Image.open(image_path) 2. **亮度调整**：创建一个亮度增强器对象，然后使用...

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AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'Resampling'

from PIL.Image import BICUBIC, LANCZOS, NEAREST, BILINEAR, BOX, HAMMING except ImportError: import ImageFilter, ImageOps, ImageEnhance, __version__, UnidentifiedImageError from PIL.Image import ...

使用 PIL 库 Image 类实现用两张图片合成一张新图片的功能；对生成新图片 尝试增强其亮度、对比度，调整色彩后保存

from PIL import Image, ImageEnhance def merge_images(image1_path, image2_path, output_path): # 打开两张图片 image1 = Image.open(image1_path) image2 = Image.open(image2_path) # 确保图片大小一致 ...

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