首先安装Pillow、OpenCV、numpy和matplotlib库；接着用Pillow进行图像打开、调整大小、转灰度、滤镜等基础操作；然后使用OpenCV读取图像，转灰度图并进行边缘检测；最后通过matplotlib显示结果或保存处理后的图像，注意颜色通道顺序差异。
用Python处理图片主要依赖一些成熟的库，最常用的是Pillow（PIL）、OpenCV 和 matplotlib。下面介绍基本操作和使用方法，帮助你快速上手。
开始前先安装需要用到的库：
pip install pillow opencv-python numpy matplotlib其中：
Pillow适合日常图像处理任务。例如：
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from PIL import Image, ImageFilterimg = Image.open('example.jpg')
print(img.size, img.mode)
resized = img.resize((800, 600))
gray = img.convert('L')
如果您是新用户，请直接将本程序的所有文件上传在任一文件夹下，Rewrite 目录下放置了伪静态规则和筛选器，可将规则添加进IIS，即可正常使用，不用进行任何设置；(可修改图片等)默认的管理员用户名、密码和验证码都是：yeesen系统默认关闭，请上传后登陆后台点击“核心管理”里操作如下:进入“配置管理”中的&ld
0
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred.save('blurred.jpg')
OpenCV更适合图像分析和高级操作：
import cv2img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.show()
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)
以下是一些实用技巧：
基本上就这些。根据需求选择合适的工具，Pillow 简单易用，OpenCV 功能更强。不复杂但容易忽略细节，比如颜色通道顺序（BGR vs RGB），处理时注意转换。多试几个例子就能熟练。
以上就是如何使用python实现图片处理？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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