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如何利用Python 圖像庫完成各種圖像處理任務(wù)？

我們將使用這個圖像文件，命名為：people．jpg。

img2 ＝ Image．open（＇people．jpg＇）
plt．imshow（img2）

圖像被讀取�，F(xiàn)在，我們調(diào)整圖像大小。img2．thumbnail（（50， 50）， Image．ANTIALIAS）  ＃ resizes image in－place
imgplot ＝ plt．imshow（img2）

imgplot1 ＝ plt．imshow（img2， interpolation＝＂nearest＂）

imgplot2 ＝ plt．imshow（img2， interpolation＝＂bicubic＂）

但是，為什么我們在圖像處理中故意模糊圖像？通常對于模式識別和計(jì)算機(jī)視覺算法，如果圖像非常清晰，處理起來就會很困難。因此進(jìn)行模糊處理以使圖像平滑。模糊還可以使圖像中的顏色過渡從一側(cè)到另一側(cè)更加平滑。現(xiàn)在，讓我們驗(yàn)證我們之前處理過的汽車圖像的尺寸。＃some more interesting stuff
file＝＇image1．jpg＇
with Image．open（file） as image：
   width， height ＝ image．size
＃Image width， height is be obtained

這些也是我們之前得到的維度。所以我們可以得出結(jié)論，圖像是320＊658。讓我們也嘗試旋轉(zhuǎn)和轉(zhuǎn)置圖像。＃Relative Path
img3 ＝ Image．open（＂image1．jpg＂）  
＃Angle given
img＿rot＝ img3．rotate（180）  
＃Saved in the same relative location
img＿rot．save（＂rotated＿picture．jpg＂）

這是旋轉(zhuǎn)后的圖像。＃transposing image  
transposed＿img ＝ img3．transpose（Image．FLIP＿LEFT＿RIGHT）
＃Saved in the same relative location
transposed＿img．save（＂transposed＿img．jpg＂）

這是轉(zhuǎn)置后的圖像。尾注圖像處理有各種重要的應(yīng)用，隨著時間的推移，方法和過程也會得到改進(jìn)。



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