Pythonの持つPSは、あなたが見ていないときは？

あなたのPILの記事をもたらすために、PILは、名前が示すように、画像処理のために使用され、Pythonのイメージライブラリの略です。このライブラリを使用すると、ぼやけた画像のようなので、上のプロファイル、エッジ検出と探し、実際にはPSの多くを達成することができます。のは、それを行う方法を具体的に見てみましょうか？

世界の四大発明の一つとしてPSは極端に使用されるユーザーの大半は、あなただけは私がいないP、まともな写真は、（例えば、下の図）当然のが少しPSを行うためにも使用することができます面白い写真に変えることができないことができると思うと言うことができます深刻なこと。

愛のトスプログラムコードの猿は、物事が他の方法を使用することはありません解決することができるように、Pythonは航空機、人工雪を打つことができ、その後、P Pythonは小児科するための図であり、そして今日はPythonのPマップに教えます大法。

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具体的な説明を

今日はP・チャートは、主にPILライブラリを使用しています。

PIL（Pythonの画像ライブラリ）は、サードパーティ製の画像処理ライブラリのpythonですが、理由はその強力な機能とユーザー数の多数の、ほとんどのpythonは、公式の画像処理ライブラリであると考えられている、と今日は、単にいくつかの方法を学ばなければなりませんでしたPILの力を感じます。

PILは、画像処理および関連たくさんのことを行うことができます。

画像保管（画像アーカイブ）。PILは、バッチジョブの画像保管画像に最適です。あなたはその上の画像フォーマット、画像の印刷とを変換し、サムネイルを作成PILを使用することができます。

画像ショー（画像表示）。PIL新しいバージョンは、サポートTkPhotoImage、BitmapImageのほか、WindowsのDIBおよびその他のインタフェースが含まれています。PIL支持多くのGUIフレームワークインタフェースは、画像表示のために使用することができます。

画像処理（画像処理）。PILは、フィルタ（フィルタ）、ならびに色空間変換として畳み込みカーネル（コンボリューションカーネル）の多数を使用して、加工点を含む基本的な画像処理機能を含みます。PILライブラリーサイズは、変換、画像の回転、画像の任意のアフィン変換をサポートします。PILあなたの表示画像のいくつかの統計的性質を許可するいくつかのヒストグラム方法。これは、自動画像コントラスト強調、ならびにようにグローバルとの統計的分析のために使用することができます。

今日はあなたに約3より今日は操作の習得楽しさ、及び詳細な説明のPILそれらの最も一般的に使用される機能や使い方、共通の特性を共有して検討するパートナーであれば、より少ない数に関心のテキストメッセージの終わりを与えます。

コードの実装

図に第1の効果。

ブレンドクラスPILを使用してこの効果を達成するために、

Image.blend(image1,image2,alpha)
⇒image

与えられた二つの画像と可変透明度αは、新しいイメージを補間します。これらの2枚の画像は、必要があり、同じサイズとパターンを持っています。

合成式は、アウト=画像1（1.0-アルファ）+ image2alpha

可変アルファが0.0である場合、第1の画像のコピーを返します。可変アルファが1.0である場合、第2の画像のコピーを返します。可変アルファの無制限の値。

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from PIL import Image
im1 = Image.open("124.jpg")
im2 = Image.open("123.jpg")
print(im1.mode,im1.size)
print(im2.mode,im2.size)
im = Image.blend(im1, im2, 0.3)
im.save('k3.jpg')</pre>

もちろん、上記の方法に加えて、複合クラスを使用することができます

Image.composite(image1,image2, mask) ⇒ image

透明性として与えられる二つの画像とマスク画像を用いて複雑なクラスは、新しい画像を補間します。可変マスクパターンの画像は「1」、「L」または「RGBA」であってもよいです。すべての画像は持っている必要があり、同じ寸法を。

from PIL import Image
im1 = Image.open("124.jpg")
im2 = Image.open("123.jpg")
r,g,b = im1.split()
print(b.mode)
print(im1.mode,im1.size)
print(im2.mode,im2.size)
im = Image.composite(im1,im2,b)
im.save('k1.jpg')</pre>

彼はちょうど私たちは絵がこのようによく見える、PILが2枚のしか画像が重なった、あなたはまた、画像に透かしを追加することができますすることができますすることができます簡単なテストをしていました。

from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont

原画像は、RGBAモードに変換され

im = Image.open(r"timg2.png").convert('RGBA')

透明0完全に透明であり、上記と同じサイズの画像サイズを、作成

txt=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))

テキストフォントを書き込むように設定

fnt=ImageFont.truetype("D:\PycharmProjects\music\SIMYOU.TTF", 30)

文字を遊びます

d=ImageDraw.Draw(txt)

戦いの場所、コンテンツ、フォントの使用、テキストの透明性を書きます

d.text((txt.size[0]-205,txt.size[1]-50),"@Ahab杂货铺",font=fnt, fill=(255,0,0,300))

2枚の複合写真

out=Image.alpha_composite(im, txt)

透かし画像を保存

out.save(r"KB.png")

以下の興味深い操作の最後のグループを持参：

Filterクラス

im.filter(filter) ⇒ image

画像を使用して指定されたフィルタ処理のコピーを返します。このモジュールでは、事前定義された強調フィルタの数は、フィルタ関数（）、予め定義されたフィルタであって使用することができます。

• BLUR
• CONTOUR
• 詳細
• EDGE_ENHANCE
• EDGE_ENHANCE_MORE
• エンボス
• FIND_EDGES
• SMOOTH

前記平均値フィルタはBLURであり、輪郭が輪郭を見つけ、インポートする必要がモジュールを使用した場合、エッジ検出をFIND_EDGES。

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from PIL import Image
from PIL import ImageFilter ## 调取ImageFilter
img = Image.open("123.jpg")
blu = imgF.filter(ImageFilter.BLUR) ##均值滤波
con = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR) ##找轮廓
edge = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) ##边缘检测
blu.save('k.jpg')
con.save('k2.jpg')
edge.save('k3.jpg')

オリジナルであり、残りはに従って提示し、我々が設定されレンダリングされた第1の効果を見てください。