⑴ python编程语言，关于图片处理一个很基础的问题！！！

什么版本的python？media mole是哪个？

python2.x中有imageop这个mole，其中imageop.scale(image, psize, width, height, newwidth, newheight)就能满足你的要求。

python3.x中好像没有自带的图像处理模块，可以用第三方的mole，如PIL之类的。

⑵ 用python写的程序,对单张图片a处理时效果很好,但是改成处理整个文件夹内的图片时，图片a效果就不一样了

from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720):
img=Image.open(jpgfile)
new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
for jpgfile in glob.glob("D:/python/*.jpg"):
convertjpg(jpgfile,"D:/newfile")
convertjpg调用时可以有四个参数，如convertjpg(jpgfile,"D:/newfile",800,600)
Image open了jpg用完后要不要close？

⑶ 请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗，这边要做一个图像识别，太大的分辨率运行慢

python有一个图像处理库——PIL，可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法，比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等，非常强大。
举个简单的例子，调整图片的大小:

12345678910111213141516171819
import Image infile = 'D:\\original_img.jpg'outfile = 'D:\\adjust_img.jpg'im = Image.open(infile)(x,y) = im.size #read image sizex_s = 250 #define standard widthy_s = y * x_s / x #calc height based on standard widthout = im.resize((x_s,y_s),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-qualityout.save(outfile) print 'original size: ',x,yprint 'adjust size: ',x_s,y_s '''OUTPUT:original size: 500 358adjust size: 250 179'''

⑷ 有哪些Python图像处理方面的文章或实例

例如：
Image-Py/imagepy
首先是基础理论，涉及到数学，概率，信号处理，机器学习等领域内。基础只容能慢慢积累。至于工具，入门的有PIL，但是PIL对底层像素操作支持的不好，只适合做效果。python科学计算，Numpy是基础，然后是Scipy，Scipy里面包含了很多科学计算方面的函数模块，其中有一个ndimage，里面实现了图像处理的一些经典方法，然后是scikit-image，opencv等大而全的图像处理库，ITK等某一领域专用的类库，可视化可以用matplotlib，三维的可以用vtk或mayavi。最后强烈推荐我个人的开源项目，ImagePy，可以对任何一个基于Numpy的函数，提供界面和交互支持，非常适合学习与研究。

⑸ 如何实现用python处理app上传的图片

接收到图片之后讲图片保存到服务器上，然后返回给app端图片的路径即可。

⑹ 怎样使用Python图像处理

Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
深度说明Python应用程序特点
对Python数据库进行学习研究
Python开发人员对Python经验之谈
对Python动态类型语言解析

Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显著的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载

⑺ python的opencv怎么对图像进行平滑处理

帧差法的代码：
#define
threshold_diff1
10
//设置简单帧差法阈值版
#define
threshold_diff2
10
//设置简单帧差法阈值
int
main(int
argc,unsigned
char*
argv[])
{
Mat
img_src1,img_src2,img_src3;//3帧法需要权3帧图片
Mat
img_dst,gray1,gray2

⑻ opencv和python下，对图片的读取程序报错如何解决

1、需要用到其他模块的函数，如：

for i in range(20) #循环次数

image=cv2.imread("D:\picture\%d.jpg"%(i))#路径自己选择。

2、可以先升级你的pip,另外看看你的版本是否匹配,包括py版本和32位64位。

3、关于python下使用opencv读取图像。首先需要导入opencv包，上面说的那个Ipython并没有opencv包，所以想使用的请先正确导入opencv包再说，至于怎么导入，先下载个opencv包，里面有关于python的opencv包。
以下照片是关于Ipython的运行界面：

⑼ python批量处理图片

用生成器，每次生成一批处理

⑽ python可以用来处理图像吗

可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：

改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。

在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：

import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。

PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。

Image模块：

Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。

（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)

这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）调整文件大小:

import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")

原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。

就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。

在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。