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"
- Enum в Python: создание и использование перечислений
- Работа с срезами в Python
- Избегание изменяемых аргументов
- Обновление и получение данных в SQLite
- Тест скорости набора текста на Python
- Метод join() с набором
- Создание объекта времени
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Обмен переменными в Jupyter
- Непрерывная проверка в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Таймер обратного отсчета
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Создание пар из последовательностей
- Повторение элементов списков
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Работа с модулем os в Python
- Defaultdict в Python
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Тернарный оператор в Python
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Очистка данных с помощью pandas
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Запуск асинхронной корутины
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Создание итератора
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Нарезка списков в Python
- Перемешивание списка с shuffle()
- Генерация случайных данных в NumPy
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Руководство по библиотеке pydantic
- Удаление знаков препинания в Python
- Генерация ключей RSA
- Функция divmod() в Python
- Использование type hints
- Отладка утечек памяти в Python
- Очистка входных данных
- enumerate() в Python для работы с индексами
- Работа с deque в Python
- Простой калькулятор Python
- Python UserString — создание подклассов строк
- Вывод переменной и строки в Python
- Тестирование с unittest
- Оператор «моржа» (Walrus Operator)
