PythonImagingLibrary中文手册p
Python图像处理类库
Python图像处理类库（PIL）本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。
1.1 PIL：Python图像处理类库PIL（Python Imaging Library Python，图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。
PIL 是免费的，可以从/products/pil/ 下载。
利用PIL 中的函数，我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的图像格式文件中。
PIL 中最重要的模块为Image。
要读取一幅图像，可以使用：from PIL import Imagepil_im = Image.open('empire.jpg')上述代码的返回值pil_im 是一个PIL 图像对象。
图像的颜色转换可以使用convert() 方法来实现。
要读取一幅图像，并将其转换成灰度图像，只需要加上convert('L')，如下所示：pil_im = Image.open('empire.jpg').convert('L')在PIL 文档中有一些例子，参见/library/pil/handbook/ index.htm。
这些例子的输出结果如图1-1 所示。
1.1.1 转换图像格式通过save() 方法，PIL 可以将图像保存成多种格式的文件。
下面的例子从文件名列表（filelist）中读取所有的图像文件，并转换成JPEG 格式：from PIL import Imageimport osfor infile in filelist:outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".jpg"if infile != outfile:try:Image.open(infile).save(outfile)except IOError:print "cannot convert", infilePIL 的open() 函数用于创建PIL 图像对象，save() 方法用于保存图像到具有指定文件名的文件。
ImageLab 中文说明资料
(1) 选 择 手 动 设 定 曝 光 时 间 （ Manually set exposure time）并在读秒框中输入 10 秒。
(2) 选择 Highlight saturated pixels 。 (3) 把胶置于透射箱的中心位置。
(4) 在程序窗口中点击
按钮。
(5) 观察显示器中样品的实时图像，打开照胶系统的门并移动样品直到位于视野的中心区 域。
- 可以藉由Rolling Disk参数设定（1-99 mm）来去除背景值。 （2）Bands Tab
通过 Detect Bands 进行自动搜寻 Bands 功能或手动进行增加 （Add）、删除（Delete）及（Adjust）等参数调整。
4. 分子量分析工具（Molecular Weight Analysis Tools） 此工具可由已知的标准品测算相对的分子量或碱基对（base pairs）。
(6) 可 利 用 照 相 机 的 变 焦 滑 板 小。
调节成像区域的大
(7) 选择
按钮获得你的第一个图像。
若所需的图像出现在计算机的显示器上，确认图像中是否包含红色的饱和区域。若有饱 和区域存在，请重新以较短的曝光时间来获取图像。若无饱和区域存在，则可移动鼠标置于 最暗的条带之上，在较低的右下角 Image Lab 窗口中观察信号的强度数值。如图中显示强 度为 1994，照相机能记录的最大值的 32 分之一 （最大值为 65,535）。用你的最初的 10 秒曝光再乘以 30 就可在照相机的最大动态范围附 近成像你的样品。若你只需针对单一图像的成像时间进行评估，可直接在手动曝光区域中输 入 300。
号很重要，我们推荐在合适的时间下获得单一的成像。
三、建立全自动图像获取及分析程序（Creating Protocols）
python脑电数据处理中文手册
python脑电数据处理中文手册Python脑电数据处理中文手册概述：本手册将会介绍如何使用Python处理脑电数据。
Python是一种非常流行的编程语言，它具有优秀的数据处理和可视化功能。
在脑电数据处理中，我们主要使用Python生态系统中的NumPy、SciPy、Matplotlib 和MNE-Python模块。
通过阅读本手册，您将了解到如何使用这些模块来处理和分析脑电数据。
1. NumPy模块NumPy是一个用Python语言编写的扩展程序库。
它是Python科学计算的核心库，主要用于处理与数学相关的大型数据集。
在脑电数据处理中，NumPy主要用于处理和存储脑电数据。
以下是NumPy的一些基本操作：1.1 创建数组我们可以使用NumPy的array()函数创建一个多维数组。
例如，创建一个形状为(2,3)的二维数组：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array)结果输出：[[1 2 3][4 5 6]]1.2 数组操作NumPy提供了很多对数组的操作。
我们可以使用numpy.ndarray.shape 属性获取数组的形状。
例如，获取数组array的形状：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array.shape)结果输出：(2, 3)1.3 数组索引和切片我们可以使用NumPy的索引和切片功能来访问数组中的元素。
例如，访问数组中的第一个元素：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array[0,0])结果输出：12. SciPy模块SciPy是一个用于科学计算的Python库。
它包含了大量科学计算中常用的函数和工具。
在脑电数据处理中，SciPy主要用于信号处理和拟合。
pillow库手册
Pillow（Python Imaging Library，PIL的分支）是一个Python图像处理库，用于打开、操作、保存各种图像文件。
以下是Pillow库的基本用法和一些常见的功能：安装Pillow：pip install Pillow常用功能：1. 打开和显示图像：from PIL import Image# 打开图像文件image = Image.open("example.jpg")# 显示图像image.show()2. 保存图像：# 保存图像image.save("output.png")3. 调整图像大小：# 调整图像大小new_size = (width, height)resized_image = image.resize(new_size)4. 裁剪图像：# 裁剪图像box = (left, top, right, bottom)cropped_image = image.crop(box)5. 旋转和翻转图像：# 旋转图像（逆时针角度）rotated_image = image.rotate(90)# 水平翻转flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)# 垂直翻转flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)6. 添加滤镜和效果：from PIL import ImageFilter# 应用模糊滤镜blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR)# 应用锐化滤镜sharpened_image = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)7. 操作图像的像素数据：# 获取图像的像素数据pixels = list(image.getdata())# 修改像素数据new_pixels = [(r, g, b) for r, g, b in pixels]# 创建新图像对象new_image = Image.new("RGB", image.size)new_image.putdata(new_pixels)8. 合成图像：# 合成两个图像blended_image = Image.blend(image1, image2, alpha)9. 处理图像通道：# 分离通道r, g, b = image.split()# 合并通道merged_image = Image.merge("RGB", (r, g, b))10. 绘制文字：from PIL import ImageDraw, ImageFont# 创建绘图对象draw = ImageDraw.Draw(image)# 设置字体和大小font = ImageFont.truetype("arial.ttf", size=24)# 绘制文字draw.text((x, y), "Hello, Pillow!", fill=(255, 255, 255), font=font)这只是Pillow 库的一小部分功能，该库支持多种图像处理和操作。
Python中文手册(汉译)Word文字可编辑版
Python 是一种容易学习的强大语言。 它包括了高效的高级数据结构，提供了一个简单但很有有效的方式以便 进行面向对象编程。Python 优雅的语法，动态数据类型，以及它的解释器，使其成为了大多数平台上应用于各 领域理想的脚本语言以及开发环境。
Python 解释器及其扩展标准库的源码和编译版本可以从Python 的Web 站点/ 及其所有镜像 站上免费获得，并且可以自由发布。该站点上也提供了 Python的一些第三方模块，程序，工具，以及附加的文 档。
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前言
Python中文社区
Python 指南
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目录
9.5 继承 9.5.1 多继承
9.6 私有变量 9.7 零杂技巧 9.8 异常也是类 9.9 迭代子（Iterators） 9.10 发生器（Generators） 10. 接下来？ A. 交互式编辑和历史回溯 A.1 行编辑 A.2 历史回溯 A.3 快捷键绑定 A.4 注释 B. 浮点计算：问题与极限 B.1 表达错误 C. 历史和授权 C.1 本软件的历史 C.2 修改和使用Python的条件（Terms and conditions for accessing or otherwise using Python） 关于本文档
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Python中文手册(汉译)Word文字可编辑版
Python 手册Python中文社区Python 手册向上：Python 文档索引向后：前言Python 手册Guido van RossumFred L. Drake, Jr., editorPythonLabsEmail: **********************Release 2.3July 29, 2003前言目录1. 开胃菜2. 使用Python解释器2.1 调用解释器2.1.1 传递参数2.1.2 交互模式2.2 解释器及其工作模式2.2.1 错误处理2.2.2 执行 Python 脚本2.2.3 源程序编码2.2.4 交互环境的启动文件3.初步认识Python3.1 像使用计算器一样使用Python3.1.1 数值3.1.2 字符串3.1.3 Unicode 字符串3.1.4 链表3.2 开始编程4. 流程控制4.1 if 语法4.2 for 语法4.3 range() 函数4.4 break 和continue 语法以及else 子句在循环中的用法4.5 pass 语法4.6 定义函数4.7 定义函数的进一步知识4.7.1 定义参数变量4.7.2 参数关键字4.7.3 可变参数表4.7.4 Lambda 结构4.7.5 文档字符串5. 数据结构5.1 深入链表5.1.1 将链表作为堆栈来使用5.1.2 将链表作为队列来使用5.1.3 函数化的编程工具5.1.4 链表的内含（Comprehensions）5.2 del 语法5.3 Tuples 和 Sequences5.4 字典（Dictionaries）5.5 循环技巧5.6 深入条件控制5.7 Sequences 和其它类型的比较6. 模块6.1 深入模块6.1.1 模块搜索路径6.1.2 “编译” Python 文件6.2 标准模块6.3 dir() 函数6.4 包6.4.1 从包中导入所有内容（import * )6.4.2 隐式包引用6.4.3 包中的多重路径7. 输入和输出7.1 格式化输出7.2 读写文件7.2.1 文件对象的方法7.2.2 pickle 模块8. 错误和异常8.1 语法 Errors8.2 异常8.3 捕获异常8.4 释放异常8.5 用户自定义异常8.6 定义 Clean-up Actions9. 类9.1 一个术语9.2 Python 的生存期和命名空间9.3 类（Classes）的初步印像9.3.1 类定义语法9.3.2 类对象9.3.3 实例对象9.3.4 方法对象9.4 自由标记（Random Remarks）9.5 继承9.5.1 多继承9.6 私有变量9.7 零杂技巧9.8 异常也是类9.9 迭代子（Iterators）9.10 发生器（Generators）10. 接下来？A. 交互式编辑和历史回溯A.1 行编辑A.2 历史回溯A.3 快捷键绑定A.4 注释B. 浮点计算：问题与极限B.1 表达错误C. 历史和授权C.1 本软件的历史C.2 修改和使用Python的条件（Terms and conditions for accessing or otherwise usingPython）关于本文档Python 手册向上：Python 文档索引向后：前言Release 2.3, documentation updated on July 29, 2003.See A bout this document... for information on suggesting changes.Python中文社区前言Python中文社区Python 指南向前：Python 指南向上: P ython 指南向下：目录前言Copyright © 2001, 2002, 2003 Python Software Foundation. All rights reserved.Copyright © 2000 . All rights reserved.Copyright © 1995-2000 Corporation for National Research Initiatives. All rights reserved.Copyright © 1991-1995 Stichting Mathematisch Centrum. All rights reserved.See the end of this document for complete license and permissions information.概要：Python 是一种容易学习的强大语言。
python图像处理库PIL介绍
python 图像处理库 PIL 介绍 1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会 错过这一门盛宴。
PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版 本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文 件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。
然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。
如果载 入文件失败， 则会引起一个 IOError ； 若无返回错误， 则 open 函数返回一个 Image 对象。
现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即： 1 >>> import Image 2 >>> im = Image.open("j.jpg") 3 >>> print im.format, im.size, im.mode 4 JPEG (440, 330) RGB 这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image） ，此外还有，L（luminance） ，CMTK（pre-press image） 。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。
比如，显 示最新载入的图像： 1 >>>im.show() 2 >>> 输出原图：3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename ) 3.2 Cutting and Pasting and Merging Images : crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。
Python学习手册（第4版）中文版.pdf全文免费
Python学习⼿册（第4版）中⽂版.pdf全⽂免费第⼋部分⾼级话题第36章 Unicode和字节字符串在本书的核⼼类型部分关于字符串的⼀章中（第章），我有意地限制了⼤多数 7 P y t h o n程序员需要了解的字符串话题的⼦集的范围。
因为⼤多数程序员只是处理像A S C I I这样的⽂本的简单形式，他们快乐地使⽤着Python 的基本的字符串类型及其相关的操作， str并且不需要掌握更加⾼级的字符串概念。
实际上，这样的程序员很⼤程度上可以忽略Python 3.0 中的字符串的变化，并且继续使⽤他们过去所使⽤的字符串。
另⼀⽅⾯，⼀些程序员处理更加专业的数据类型：⾮A S C I I 的字符串集、图像⽂件内容，等等。
对于这些程序员（以及其他可能某⼀天加⼊这⼀队伍的程序员），在本章中，我们将介绍P y t h on字符串的其他内容，并且探讨P y t h on字符串模型中⼀些较为⾼级的话题。
特别是，我们将介绍Python⽀持的Unicode⽂本的基础知识——在国际化应⽤程序中使⽤的宽字符字符串，以及⼆进制数据——表⽰绝对的字节值的字符串。
我们将看到，⾼级的字符串表⽰法在Python 当前版本中已经产⽣了分歧：· Python 3.0为⼆进制数据提供了⼀种替代字符串类型，并且在其常规的字符串类型中⽀持⽂本（看作的⼀种简单类型）。
Unicode ASCII Unicode· Python 2.6为⾮ASCII Unicode⽂本提供了⼀种替代字符串类型，并且在其常规的字符串类型中⽀持简单⽂本和⼆进制数据。
此外，由于P y t h o n 的字符串模式对于如何处理⾮A SC I I⽂件有着直接的影响，我们还将在这⾥介绍相关话题的基础知识。
最后，我们还将简单地看看⼀些⾼级字符串和⼆进制⼯具，例如模式匹配、对象pickle化、⼆进制数据包装和XML解析，以及Python 3.。
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这是P I L的官方手册，2005年5月6日本中文手册来你可以在PythonWare library找到改文档其它格式的版本以及先前的版本。
原版出处：htt目录1.Python Imaging Library 中文手册2.第一部分：介绍1.概览1.介绍2.图像归档处理3.图像显示4.图像处理2.入门导引1.使用Image 类2.读写图像3.裁剪、粘贴和合并图像4.滚动一幅图像5.分离与合并通道3.几何变换1.简单的几何变换2.transpose图像4.颜色变换1.转换图像颜色模式5.图像增强1.滤波器1.使用滤波器2.点操作1.使用点变换2.处理单个通道3.增强1.增强图像6.图像序列1.读取图像序列2.一个序列迭代类7.Postscript格式打印1.Drawing Postscript8.更多关于读取图像1.控制解码器3.概念1.通道2.模式3.大小4.坐标系统5.调色板6.信息7.滤波器4.第二部分：模块手册5.Image 模块1.例子2.函数1.new2.open3.blendposite5.eval6.frombuffer7.fromstring8.merge3.方法1.convert2.copy3.crop4.draft5.filter6.fromstring7.getbands8.getbbox9.getdata10.getextrema11.getpixel12.histogram13.load14.offset15.paste16.point17.putalpha18.putdata19.putpalette20.putpixel21.resize22.rotate23.save24.seek25.show26.split27.tell28.thumbnail29.tobitmap30.tostring31.transform32.transpose33.verify4.属性1.format2.mode3.size4.palette6.ImageChops 模块1.函数1.constant2.duplicate3.invert4.lighter5.darker6.difference7.multiply8.screen9.add10.subtract11.blendposite13.offset7.ImageColor 模块1.Colour Names2.函数1.getrgb2.getcolor8.ImageDraw 模块1.Example2.Concepts1.Coordinates2.Colour Names3.Fonts3.函数1.Draw4.方法1.arc2.bitmap3.chord4.ellipse5.line6.pieslice7.point8.polygon9.rectangle10.text11.textsize5.Options1.outline2.fill3.fontpatibility1.ImageDraw2.setink3.setfill4.setfont9.ImageEnhance 模块1.Example2.Interface3.The Color Class4.The Brightness Class5.The Contrast Class6.The Sharpness Class 10.ImageFile 模块1.Example2.函数1.Parser3.方法1.feed11.ImageFileIO 模块1.函数12.ImageFilter 模块1.Example2.Filters1.Kernel2.RankFilter3.MinFilter4.MedianFilter5.MaxFilter 13.ImageFont 模块1.例子2.函数1.load2.load_path3.truetype4.load_default3.方法1.getsize2.getmask 14.ImageGrab 模块1.函数1.grab2.grabclipboard 15.ImageOps 模块1.函数1.autocontrast2.colorize3.crop4.deform5.equalize6.expand7.fit8.flip9.grayscale10.invert11.mirror12.posterize13.solarize16.ImagePath 模块1.函数1.Path17.ImagePalette 模块1.例子2.类1.ImagePalette 18.ImageSequence 模块1.函数1.Iterator2.方法1.Operator [] 19.ImageStat 模块1.函数1.Stat2.Attributes1.extrema2.count3.sum4.sum25.pixel6.median7.rms8.var9.stddev20.ImageTk 模块1.The BitmapImage Class2.The PhotoImage Class21.ImageWin 模块1.Dib 类1.Dib2.方法1.expose2.draw3.palette4.paste22.PSDraw 模块1.Classes1.PSDraw2.PSDraw 方法1.begin2.end3.line4.rectangle5.text6.setfont7.setink8.setfill23.ImageCrackCode 模块(PIL Plus)1.函数1.CrackCode2.方法and attributes1.area2.bbox3.caliper4.centroid5.edge6.links7.offset8.start9.top10.hit11.topath12.getmask13.getoutline24.ImageMath 模块(PIL Plus)1.例子2.函数1.eval3.表达式语法1.运算符2.内建函数25.第三部分：工具手册26.pildriver 工具1.例子2.The PILDriver Class3.方法4.pilconvert 工具5.pilfile 工具6.pilfont 工具7.pilprint 工具27.附录1.软件许可证2.技术支持3.图像文件格式4.编写自己的文件解码器28.译注：中英文术语对照表第一部分：介绍PIL 1.1.5 | 2005年5月5日| Fredrik Lundh概览介绍Python Imaging Library?为Python解释器提供了图像处理的功能。
这个库提供了广泛的文件格式支持、高效的内部表示以及相当强大的图像处理功能。
这个图像处理库的核心被设计成为能够快速访问以几种基本像素类型表示的图像数据。
它为通用图像处理工具提供了一个坚实基础。
让我们来看一些这个库可能的用途：图像归档处理Python Imaging Library适合编写图像归档和批处理应用程序。
使用这个库可以创建缩略图、转换文件格式、打印图像等。
当前版本的库能够识别和读取很多的图像格式。
而能够输出的格式被特意限制于在交换和展示图像中最常用的格式上。
图像显示当前版本的库包含Tk的PhotoImage?和?BitmapImage?接口，也包含Windows的DIB接口（可以同PythonWin和其他基于Windows的界面工具包一起使用）。
还有一些其他的PIL 支持提供了很多其他的GUI工具包。
为了调试方便，库中有一个?show?方法，它把图像保存到磁盘中，并调用外部显示工具来显示它。
图像处理这个库提供了基本的图像处理功能，包括点操作、一些内建滤波核的滤波操作以及颜色空间变换操作。
这个库也支持图像的缩放、旋转及任何仿射（affine）变换。
库中包含一个histogram方法，可以从图像中提取某些统计特征。
用它可以实现自动的对比度增强以及全局统计分析功能。
入门导引使用Image 类Python Imaging Library中最重要的类是Image 类，它定义在与它同名的模块中。
有多种创建这个类的对象的方法：可以从文件中读取得到，也可以从其他图像经处理得到，或者创建一个全新的。
要从文件读取图像，可以使用Image 模块提供的open 函数。
切换行号显示1 >>> import Image2 >>> im = Image.open("lena.ppm")3如果成功，这个函数返回一个Image 对象。
可以使用这个对象的属性来查看文件的内容。
切换行号显示1 >>> print im.format, im.size, im.mode2 PPM (512, 512) RGB3format 属性表示图像的原始格式。
如果图像不是从文件中读取的，则它被设置成None。
size 属性是一个2元组，表示图像的宽度和高度（以像素为单位）。
mode 属性定义图像的色彩通道的数量与名字，同时也包括像素的类型和颜色深度信息。
通常来说，灰度图像的mode 是"L" (luminance)，真彩色图像的mode是"RGB" ，而用来打印的图像的mode是"CMYK"。
如果文件不能打开，会抛出一个IOError 异常。
一旦有了一个Image 类的对象，接下来就可以使用这个类定义的方法来处理和操作图像了。
比如说，显示刚才打开的文件：切换行号显示1 >>> im.show()2（show 的标准实现不是很高效，因为它先将图像保存成一个临时文件，然后调用xv 程序来显示图像。
如果你没有安装xv ，它甚至不能工作。
然而如果它可用，它将是非常方便的出错和测试的工具。
）接下来的内容将对库中提供的一些函数进行一个概述。
读写图像Python Imaging Library 支持很广泛的图象文件格式。
要从磁盘上读取文件，使用Image 模块提供的open 函数。
你不必了解你要打开的文件的格式，库会自动根据文件的内容来确定图像的格式。
要保存文件，使用Image 类的save 方法。
保存文件时，文件名就变得非常重要了。
除非你指定了格式，否则库会根据文件扩展名来决定使用哪种格式存储。
将文件转换成JPEG切换行号显示1 import os, sys2 import Image34 for infile in sys.argv[1:]:56 outfile = f + ".jpg"7 if infile != outfile:8 try:9 Image.open(infile).save(outfile)10 except IOError:11 print"cannot convert", infile12save 方法可以带第二个参数，用来显式指定要保存的文件的格式。