Курс Python → Работа с изображениями Pillow

Библиотека Pillow — это мощный инструмент для работы с изображениями в Python. Она предоставляет различные методы и функции для обработки изображений, включая изменение размеров, наложение фильтров, редактирование цветовой гаммы, и многое другое. Pillow позволяет легко и эффективно работать с графическими файлами различных форматов, таких как JPEG, PNG, GIF и других.

Одной из ключевых возможностей Pillow является работа с пикселями изображения. С помощью библиотеки можно получить доступ к отдельным пикселям, изменять их значения, применять различные алгоритмы обработки. Это особенно полезно при работе с изображениями в задачах компьютерного зрения, где необходимо проводить анализ и обработку каждого пикселя.

Другим важным аспектом использования Pillow является возможность применения различных эффектов к изображениям. Это включает в себя добавление фильтров, коррекцию цветов, изменение контрастности и яркости, а также другие трансформации. Благодаря этим возможностям, можно легко улучшить качество изображений и создать интересные визуальные эффекты.

from PIL import Image

# Открытие изображения
img = Image.open('example.jpg')

# Применение фильтра
filtered_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)

# Сохранение измененного изображения
filtered_img.save('example_blurred.jpg')

Приведенный выше пример демонстрирует использование библиотеки Pillow для открытия изображения, применения фильтра размытия и сохранения измененного изображения. Это лишь один из множества способов работы с изображениями с помощью Pillow. Благодаря своей гибкости и функциональности, библиотека является незаменимым инструментом для всех, кто работает с графикой в Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Очистка списка от False, None, 0, «»
  2. Работа с CSV файлами
  3. Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
  4. Область видимости переменных
  5. Преобразование данных в Python
  6. Обработка элементов в Python
  7. Множества и frozenset
  8. Генераторы в Python
  9. Форматирование заголовков в Python
  10. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  11. Раздувающийся словарь в Python
  12. Работа с enumerate()
  13. Списки в Python: основы
  14. Округление дробей в Python
  15. Оператор del в Python
  16. Операторы объединения в Python 3.9
  17. Оператор «not» в Python
  18. Создание инструмента обнаружения плагиата
  19. Метод __getitem__ в Python
  20. Форматирование строк в Python
  21. Работа с zip()
  22. Подписка на Kaspersky Team
  23. Профилирование кода
  24. Генераторы в Python
  25. Обмен значений переменных в Python
  26. Работа с файлами в Python
  27. Методы list в Python
  28. Распаковка элементов последовательности
  29. Комментарии в Python
  30. Инициализация структур данных
  31. Непрерывная проверка в Python
  32. Поиск повторов в списке
  33. Проверка типов с использованием isinstance
  34. Структурирование именованных констант
  35. Переопределение метода
  36. Обмен переменными в Jupyter
  37. Функция enumerate в Python
  38. Импорт с альтернативным именем
  39. Объявление переменных в Python
  40. Подсказки типов в Python
  41. Объединение списков в строку
  42. Оператор «not» в Python
  43. Работа с файлами в Python
  44. Метод __irshift__ для Python
  45. Работа с Colorama
  46. Распаковка аргументов в Python
  47. Копирование объектов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию