这篇文章将为大家详细讲解有关Python中怎么对图像进行处理，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到宣威网站设计与宣威网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站设计、成都网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、虚拟主机、企业邮箱。业务覆盖宣威地区。

1、生成手绘图片

现在很多软件可以将照片转换成手绘形式，python也可以实现，而且定制化更强，可批量转换。

这里用到pillow库，这是非常牛逼且专业的Python图像处理库

原图：

生成手绘后：

代码：

# -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import numpy as np  # 原始图片路径 original_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴.jpg" # 要生成的手绘图片路径，可自定义 handdrawn_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴-手绘.jpg"  # 加载原图，将图像转化为数组数据 a=np.asarray(Image.open(original_image_path).convert('L')).astype('float') depth=10.  #取图像灰度的梯度值 grad=np.gradient(a)  #取横纵图像梯度值 grad_x,grad_y=grad grad_x=grad_x*depth/100. grad_y=grad_y*depth/100. A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.) uni_x=grad_x/A uni_y=grad_y/A uni_z=1./A  #光源的俯视角度转化为弧度值 vec_el=np.pi/2.2  #光源的方位角度转化为弧度值 vec_az=np.pi/4.  #光源对x轴的影响 dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz=np.sin(vec_el)  #光源归一化，把梯度转化为灰度 b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)  #避免数据越界，将生成的灰度值裁剪至0-255内 b=b.clip(0,255)  #图像重构 im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))  print('完成') im.save(handdrawn_image_path)

这里可以做成批量处理的转手绘脚本，大家试试。

2、生成证件照

这里用到pillow和removebg，分别用于修改照片尺寸和抠图。

这里removebg用到了AI技术，抠图边缘很柔和，效果挺不错的。

代码：

# encoding=utf-8 from PIL import Image from removebg import RemoveBg  # removebg涉及到api_key,需要到其官网申请 api_key = 'PysKLJueeoyK9NbJXXXXXXXXX'  def change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color):   '''       #必须为png格式   '''   p, s = file_in.split(".")   rmbg = RemoveBg(api_key, 'error.log')   rmbg.remove_background_from_img_file(file_in)   file_no_bg = "{}.{}_no_bg.{}".format(p, s, s)   no_bg_image = Image.open(file_no_bg)   x, y = no_bg_image.size   new_image = Image.new('RGBA', no_bg_image.size, color=color)   new_image.paste(no_bg_image, (0, 0, x, y), no_bg_image)   new_image.save(file_out)   # 修改照片尺寸 def change_size(file_in, file_out, width, height):   image = Image.open(file_in)   resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)   resized_image.save(file_out)   if __name__ == "__main__":   file_in = 'E:\\girl.png'   file_out = 'E:\\girl_cutout.png'   # 尺寸可按需求自修改   # change_size(file_in, file_out, width, height)      # 换背景色   color = (0, 125, 255)   change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color)

3、生成艺术二维码

使用pip安装myqr，非常简单。

该库可以在命令行中运行，你只需要传递网址链接、图片地址等参数，就可以生成相应的二维码，二维码图片默认保存在当前目录下面。

命令行输入格式：

myqr 网址链接

比如：

myqr https://zhuanlan.zhihu.com/pydatalysis

再按enter键执行，就能生成对应链接的二维码了。

怎么融合图片呢?很简单，传入图片地址参数'-p'

比如说我d盘有一张海绵宝宝的图片，地址是：d:\hmbb.jpg即传入参数'-pd:\hmbb.jpg'在命令行键入：

myqr https://zhuanlan.zhihu.com/pydatalysis -p d:\hmbb.jpg -c

执行就能生成上图的海绵宝宝主题二维码了。

4、生成词云图

词云图一般用来凸显文本关键词，产生视觉上的焦点，利用好词云会让数据更加有说服力。

python也有专门制作词云的库-wordcloud，能自定义颜色和形状。

比如我用小丑的豆瓣评论做成一张词云图。

作词云图，首先要对收集文本，然后对文本做分词处理，最后生成词云。

这里不对前两步做详细解析，只给出词云代码：

def wordCloudImage(wordlist,width,height,bgcolor,savepath):     # 可以打开你喜欢的词云展现背景图     # cloud_mask = np.array(Image.open('nezha.png'))     # 定义词云的一些属性     wc = WordCloud(         width=width,  # 图幅宽度 900         height=height,  # 图幅高度 3000         background_color=bgcolor,  # 背景图分割颜色为白色 "black"         # mask=cloud_mask,  # 背景图样         max_words=300,  # 显示最大词数         font_path='./fonts/simhei.ttf',  # 显示中文         collocations=False,         # min_font_size=5,  # 最小尺寸         # max_font_size=100,  # 最大尺寸     )      # wordfile是分词后的词汇列表     x = wc.generate(wordlist)     # 生成词云图片     image = x.to_image()     # 展示词云图片     image.show()     # savepath是图片保存地址，保存词云图片     wc.to_file(savepath)

5、生成微信九宫格图片

有段时间朋友圈比较流行九宫格图片，就是一张图分割成九张图，看着似乎很文艺。

这个可以用很多软件来做，python当然也能实现，只需不到50行代码。

代码：

# 朋友圈九宫格图片制作 # encoding=utf-8 from PIL import Image import sys   # 先将input image 填充为正方形 def fill_image(image):     width, height = image.size     # 选取原图片长、宽中较大值作为新图片的九宫格半径     new_image_length = width if width > height else height     # 生产新图片【白底】     new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white')     # 将原图粘贴在新图上，位置为居中     if width > height:         new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2)))     else:         new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2), 0))     return new_image   # 将图片切割成九宫格 def cut_image(image):     width, height = image.size     # 一行放3张图     item_width = int(width / 3)     box_list = []     for i in range(0, 3):         for j in range(0, 3):             box = (j * item_width, i * item_width, (j + 1) * item_width, (i + 1) * item_width)             box_list.append(box)     image_list = [image.crop(box) for box in box_list]     return image_list   # 保存图片 def save_images(image_list):     index = 1     for image in image_list:         image.save('e:\\图片\\'+str(index) + '.png', 'PNG')         index += 1   if __name__ == '__main__':     file_path = "e:\\图片\\龙猫.jpg"     image = Image.open(file_path)     # image.show()     image = fill_image(image)     image_list = cut_image(image)     print(len(image_list))     save_images(image_list)

关于Python中怎么对图像进行处理就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

当前文章：Python中怎么对图像进行处理
文章来源：http://hbruida.cn/article/pieiee.html