python简易图像处理器

Python提供了一些强大的库用于图像处理，其中最流行的是Pillow (previously PIL) 和 OpenCV。Pillow库是一个易于使用的图像处理工具，常用于基本的图像操作如打开、保存、裁剪、调整大小、添加文字等。例如：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('image.jpg')
# 裁剪图片
cropped_img = img.crop((left, top, right, bottom))
# 调整大小
resized_img = img.resize((new_width, new_height))
# 添加文字
img_with_text = ImageDraw.Draw(img).text((x, y), "Hello, World!")

# 保存图片
cropped_img.save('cropped_image.png')

OpenCV则更侧重于计算机视觉，可以处理复杂的图像分析任务，如特征检测、物体识别、视频流处理等。它是基于C++编写的，但在Python中也有相应的接口。

如果你想要入门，你可以从Pillow开始，因为它API相对简单直观。对于更专业的需求，再结合学习OpenCV或其他高级库如scikit-image。

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帮我用python做一个功能齐全的简易图像处理器

Python有许多强大的库可以用于图像处理，比如PIL（Python Imaging Library）、OpenCV和Pillow等。下面是一个简单的例子，我们将使用Pillow库创建一个基本的图像处理器，它可以加载、显示和保存图片：

from PIL import Image

# 加载图片
def load_image(file_path):
    try:
        image = Image.open(file_path)
        return image
    except Exception as e:
        print(f"Error loading image: {e}")
        return None

# 显示图片
def display_image(image):
    if image is not None:
        image.show()
    else:
        print("Image not loaded.")

# 保存图片
def save_image(image, output_path):
    if image is not None:
        try:
            image.save(output_path)
            print(f"Image saved at {output_path}.")
        except Exception as e:
            print(f"Error saving image: {e}")
    else:
        print("No image to save.")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    file_path = "example.jpg"  # 输入你的图片路径
    image = load_image(file_path)
    if image is not None:
        display_image(image)  # 显示图片
        new_file_path = "processed_image.png"  # 新的保存路径
        save_image(image, new_file_path)  # 保存图片