Python实战：从图片处理到动画制作

“python学习案例.pdf”包含了Python编程的实践应用示例，主要涉及图片处理，如拼接动图、调整图片大小、旋转图片以及图片的像素操作。这些案例使用了`imageio`和`PIL`（Python Imaging Library）这两个库，通过简单的代码实现了丰富的图像操作。 在PDF中，我们可以看到以下四个主要的知识点： 1. 图片拼接成动图： 这段代码使用`imageio`库将一系列静态图片（jpg格式）拼接成一个动态GIF图像。首先，将所有要拼接的图片文件名存储在`filenames`列表中，然后通过循环读取每个图片并将其添加到`frames`列表。最后，`imageio.mimsave()`函数用于保存生成的动图，其中`duration`参数控制每帧之间的间隔时间。 2. 改变图片大小： 使用`PIL`库的`Image`模块，`thumbnail()`方法可以无损地调整图片尺寸。这段代码打开名为“mingren.jpg”的图片，设置目标尺寸为100x200像素，然后保存调整后的图片。另一种方式是使用`resize()`方法，它会创建一个新的图片副本并按指定尺寸缩放，保存为“ming1.jpg”。 3. 旋转图片： 同样使用`PIL`，`rotate()`方法可以将图片旋转指定的角度。例子中图片“mingren.jpg”被旋转60度，并保存为新的文件“ming1.jpg”。 4. 图片像素操作： - `Image.point(func)`：允许对图片的每个像素应用函数`func`，返回一个新的图像副本。 - `Image.split()`：将RGB图像拆分成三个独立的通道（R，G，B）。 - `Image.merge(mode, bands)`：合并指定的通道，创建一个新的图像，`mode`指定了颜色模式，`bands`是颜色通道的序列。 - `Image.blend(im1, im2, alpha)`：根据给定的透明度`alpha`混合两个图像，生成一个新的图像。 这些案例展示了Python在图像处理方面的强大能力，通过学习和实践这些代码，可以深入了解如何使用Python来处理日常的图像任务。无论是创建动态图，还是进行基本的图像调整，都能帮助初学者快速掌握Python在图像领域的应用。通过结合`imageio`和`PIL`，开发者可以实现更复杂的图像处理和分析功能，例如图像识别、滤波、颜色空间转换等。在数据可视化、动画制作、图像分析等领域，这些技能都是非常实用的。