Курс Python → Pillow: работа с изображениями

Pillow — это мощная библиотека Python для работы с изображениями, которая является ответвлением более старой Python Imaging Library. Она предоставляет широкие возможности для работы с изображениями, такие как создание миниатюр, преобразование в различные форматы, наложение фильтров, вращение и отображение изображений и многое другое. Благодаря своей функциональности и удобству использования, Pillow становится идеальным выбором для пакетной обработки большого количества изображений.

Одной из ключевых особенностей Pillow является простота установки и интеграции с другими библиотеками Python. Для начала работы с Pillow достаточно установить библиотеку с помощью pip и импортировать необходимые модули в свой скрипт. После этого вы можете начать использовать все возможности Pillow для работы с изображениями.

Пример использования Pillow для изменения размера изображения и сохранения его в другом формате:


from PIL import Image

# Открываем изображение
img = Image.open('image.jpg')

# Изменяем размер изображения
img.thumbnail((300, 300))

# Сохраняем измененное изображение в формате PNG
img.save('image_resized.png', 'PNG')

Этот простой пример демонстрирует основные шаги работы с Pillow: открытие изображения, изменение его размера и сохранение в другом формате. Pillow предоставляет множество других функций, таких как наложение фильтров, работа с цветами, обрезка изображений и многое другое, что делает ее универсальным инструментом для обработки изображений в Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Лямбда-функции в Python
  2. Логический оператор «and» в Python
  3. Условные выражения в Python
  4. Получение текущей директории
  5. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  6. Копирование списков в Python
  7. Копирование файлов с shutil()
  8. Применение функций в Python
  9. Функция print() — вывод информации
  10. Фильтрация элементов с помощью islice
  11. Методы работы со списками
  12. Python: цикл for и оператор присваивания
  13. Многострочные комментарии в Python
  14. Преобразование типов данных в set comprehension
  15. Инициализация переменных
  16. Комментарии в Python
  17. Импорт модуля из другого каталога
  18. Работа с изменяемыми списками
  19. Создание объекта timedelta
  20. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  21. Работа со строками
  22. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  23. Операции со строками в Python
  24. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  25. Функция zip() в Python
  26. Работа с итераторами в Python
  27. Срез списка в Python
  28. Методы сравнения множеств
  29. Генераторы в Python
  30. Модуль inspect: получение информации о объектах
  31. Проверка на палиндром
  32. Генераторы в Python
  33. Поиск уникальных и повторяющихся элементов
  34. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  35. Сравнение def и lambda-функций
  36. Роль object и type в Python
  37. Группировка элементов Python
  38. Оценка точности модели
  39. Модуль os в Python: работа с файлами
  40. Конвертация изображений в PDF
  41. Создание лямбда-функций
  42. Установка и обучение ChatterBot
  43. Контекстный менеджер в Python
  44. Генераторы списков в Python
  45. Метод __complex__ в Python
  46. Получение текущего времени в Python
  47. Создание циклической ссылки

Marketello читают маркетологи из крутых компаний