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"
- Оператор walrus в Python
- Метод hash в Python
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
- Поиск индекса элемента
- Создание новых списков в Python
- Lambda Functions in Python
- Поиск подстроки в строке
- Конвертация изображений в PDF
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Инициализация структур данных
- Удаление дубликатов из списка
- Работа со словарями Python
- Progress с библиотекой tqdm
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- Аннотации типов в Python
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Разделение списка на гнппы
- Удаление элементов из списка в Python
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Форматирование строк в Python
- Поиск простых чисел
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Поиск файлов по шаблону
- Участие в LP стейкинге Waves
- Поток данных в Python
- Возврат нескольких значений из функции
- Ошибка NotImplemented в Python
- Получение имени функции с помощью inspect
- Метод join() для объединения элементов строки
- Проверка версии Python
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Antigravity модуль
- Работа с срезами в Numpy
- Расширение информации об ошибке в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Частичное применение функций в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Функция print() — вывод информации
- Замыкания в Python
- Форматирование данных с помощью pprint
- Подсказки при вводе данных в Python
- Работа с географическими данными в Python
- Работа с zip()
- Работа с прокси в Python
- Метод difference_update() — разность множеств
