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.
Другие уроки курса "Python"
- Цикл for в Python
- Оператор in для Python
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Возвращение нескольких значений
- f-строки в формате строк
- Поиск подстроки в строке
- Работа со словарями в Python
- List Comprehension Tutorial
- Декораторы в Python
- Форматирование строк с f-строками
- Запуск внешних программ с subprocess
- Множественные конструкторы в Python
- Функциональное программирование.
- Работа с атрибутом dict
- Очистка данных с Pandas
- Декораторы в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Генераторы списков в Python
- Работа с переменными в Python
- Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Поиск частых элементов в списке
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Работа с массивами в Numpy
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Создание детектора плагиата
- Управление памятью в numpy.
- Оператор assert в Python
- Работа с итераторами в Python
- Лямбда-функции в Python
- Возврат нескольких значений
- Создание списков в Python
- Методы __repr__ и __str__ в Python
- Аннотации типов в Python
- Возврат нескольких значений из функции
- Работа с множествами в Python
- Аннотации типов в Python
- Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
- Итераторы в Python
- Генерация случайных чисел в Python
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Переопределение метода
- Тип данных TypeVarTuple
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Работа с *args и **kwargs в Python
