Biblioteca de imágenes de Python Agrega capacidades de procesamiento de imágenes a su intérprete de Python
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Biblioteca de imágenes de Python Clasificación y resumen

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Biblioteca de imágenes de Python Descripción

La biblioteca de Python Imaging admite muchos formatos de archivo, y le proporcionará capacidades de gráficos y procesamiento de imágenes. Esta biblioteca proporciona un amplio soporte de formato de archivo, una representación interna eficiente y capacidades de procesamiento de imágenes bastante potentes. La biblioteca de imágenes principales está diseñada para un acceso rápido a los datos almacenados en algunos formatos básicos de píxeles. Debe proporcionar una base sólida para una herramienta de procesamiento de imágenes generales. Archivos de imagen La biblioteca de imágenes de Python es ideal para para aplicaciones de procesamiento de archivos y archivo de imágenes. Puede usar la biblioteca para crear miniaturas, convertir entre formatos de archivo, imprimir imágenes, etc. La versión actual identifica y lee una gran cantidad de formatos. El soporte de escritura está restringido intencionalmente a los formatos de intercambio y presentación más utilizados. Pantalla de imagen La versión actual incluye las interfaces TK PhotoImage y BitMapImage, así como una interfaz DIB de Windows que se puede usar con Pythonwin y otros kits de herramientas basados ​​en Windows. Muchos otros kits de herramientas de GUI vienen con algún tipo de apoyo para PIL. Para la depuración, también hay un método de espectáculo que guarda una imagen en el disco y llama una utilidad de visualización externa. Procesamiento de imágenes La biblioteca contiene funcionalidad básica de procesamiento de imágenes, incluidas las operaciones de puntos, filtrando con un conjunto de kernels de convolución incorporados y conversiones de espacio de color. La biblioteca también admite el tamaño de la imagen, la rotación y las transformadas afines arbitrarios. Hay un método de histograma que le permite extraer algunas estadísticas de una imagen. Esto se puede utilizar para mejorar el aumento de contraste automático, y para el análisis estadístico global. Requisitos: · Python 2.2 o superior

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