python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例

我来为您详细讲解一下“python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例”的完整攻略。

1. 图像判断

在 Python 中可通过 Pillow 库实现对图片的读取，经过处理后进行判断。关于图片处理可以查看 Pillow 的文档。

具体攻略如下：

• 安装 Pillow 库

pip install Pillow

• 导入相关库

from PIL import ImageFilter, Image

• 打开图片

img = Image.open('image.jpg')

• 对图片进行处理

img = img.filter(ImageFilter.SMOOTH)

• 判断处理后的图片是否与原图匹配

if img == Image.open('image.jpg'):
    print('图片未被处理')
else:
    print('图片已被处理')

2. 清晰度(明暗)的判断

经过对图片的处理，我们可以对图片清晰度进行判断。

具体攻略如下：

• 导入相关库

from PIL import ImageFilter, ImageEnhance, Image

• 打开图片

img = Image.open('image.jpg')

• 对图片进行处理

对图片进行锐化处理（增强图像的清晰度）

enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)
enhancer.enhance(2.0).show()

对图片进行模糊处理（减弱图像的清晰度）

img.filter(ImageFilter.BLUR).show()

• 完成后关闭图片

img.close()

3. 彩色与黑白的判断

经过对图片的处理，我们可以对图片进行彩色与黑白的判断。

具体攻略如下：

• 导入相关库

from PIL import ImageFilter, Image, ImageOps

• 打开图片

img = Image.open('image.jpg')

• 将图片转换为灰度图

gray_img = ImageOps.grayscale(img)

• 比较原图和灰度图的像素值来判断是否为黑白图片

for y in range(height):
    for x in range(width):
        r,g,b = img.getpixel((x,y))
        gray = gray_img.getpixel((x,y))
        if abs(r-gray)>10 or abs(g-gray)>10 or abs(b-gray)>10:
            print('图片为彩色')
            break
    else:
        continue
    break
else:
    print('图片为黑白')

• 完成后关闭图片

img.close()
gray_img.close()

以上就是关于“python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例”的完整攻略。