本篇文章给大家谈谈python图像处理库学习，以及Python图像处理库pil对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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如何系统学习图像处理技术?
学习基础知识：首先，您需要了解matlab的基本语法和概念。可以通过阅读MATLAB官方文档或参加在线课程来学习这些知识。学习图像处理算法：图像处理涉及许多不同的算法和技术，包括滤波、边缘检测、图像分割等。
图像编码技术、图像分割等。图像处理需要掌握的基础知识：入门语言。
熟悉图像处理软件PS的所有工具；对色彩的识辨准确。可以现实中拿一个颜色，用PS去调准的一样；训练出略高于大众的审美观、颜色搭配观 ；多在网上看前辈的调色教程。
数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波
1、直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
2、图像模糊。均值滤波在图像模糊处理方面也有应用。通过设置不同的均值滤波模板如较大的滤波半径或不同形状的模板，可以实现对图像的模糊处理，常见的应用包括模糊化背景、平滑人脸、图像特效等。
3、平滑滤波：平滑图像，去除高频分量，使得图像灰度值变化不那么大，同时降低噪声。 锐化滤波：去除低频分量，使得图像反差增大，边缘明显。
4、常用在人脸识别系统中的灰度变换方法主要有基于图像统计特征的直方图均衡化、直方图规定化和灰度均值方差标准化三种方法。直方图均衡化和直方图规定化的灰度变换原理和实现方法可由matlab仿真来实现。
怎样使用Python图像处理
当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片： im.show（）ps：标准版本的show（）方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。
使用 Image 类 PIL最重要的类是 Image class， 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像， 或者从 scratch 创建。
cvdestroyAllWindows（）在这段代码中，我们首先使用OpenCV库读取了一张图片。然后，我们指定了一个矩形区域，该区域的左上角坐标为（x， y），宽度为w，高度为h。
图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L（灰度图等），尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
打开一个图片窗口。python读取图片，实际上是读取了离散的图片数据：print（img）运行，就会给出图片数据。显示反色图片，只要进行简单的计算：255-img 这是2*img的效果。
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