python動態圖
A. 如何python pil開發圖像識別
1. 簡介。
圖像處理是一門應用非常廣的技術，而擁有非常豐富第三方擴展庫的 Python 當然不會錯過這一門盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的圖像處理庫，目前版本為 1.1.7，我們可以在這里下載學習和查找資料。
Image 類是 PIL 庫中一個非常重要的類，通過這個類來創建實例可以有直接載入圖像文件，讀取處理過的圖像和通過抓取的方法得到的圖像這三種方法。
2. 使用。
導入 Image 模塊。然後通過 Image 類中的 open 方法即可載入一個圖像文件。如果載入文件失敗，則會引起一個 IOError ；若無返回錯誤，則 open 函數返回一個 Image 對象。現在，我們可以通過一些對象屬性來檢查文件內容，即：
1 >>> import Image
2 >>> im = Image.open("j.jpg")
3 >>> print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB
這里有三個屬性，我們逐一了解。
format : 識別圖像的源格式，如果該文件不是從文件中讀取的，則被置為 None 值。
size : 返回的一個元組，有兩個元素，其值為象素意義上的寬和高。
mode : RGB（true color image），此外還有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
現在，我們可以使用一些在 Image 類中定義的方法來操作已讀取的圖像實例。比如，顯示最新載入的圖像：
1 >>>im.show()
2 >>>
輸出原圖：
3.5 更多關於圖像文件的讀取。
最基本的方式：im = Image.open("filename")
類文件讀取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)
字元串數據讀取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
從歸檔文件讀取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就練習到這里。其他函數的功能可點擊這里進一步閱讀。
B. python中獲取的數據為矩陣形式，如何在python以實時的形式繪制出動態圖
你好，下面是一個畫動態圖的例子。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
y1.append(i) # 每迭代一次，將i放入y1中畫出來
ax.cla() # 清除鍵
ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
ax.legend()
plt.pause(0.1)
C. 怎麼用Python製作一個好玩炫酷的GIF動態圖
importsys
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.animationimportFuncAnimation
fig,ax=plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)
#詢問圖形在屏幕上的大小和DPI（每英寸點數）
#注意當把圖形保存為文件時，需要為此單獨再提供一個DPI
print('figsize:{0}DPI,sizeininches{1}'.format(
fig.get_dpi(),fig.get_size_inches()))
#繪制一個保持不變（不會被重新繪制）的散點圖以及初始直線
x=np.arange(0,20,0.1)
ax.scatter(x,x+np.random.normal(0,3.0,len(x)))
line,=ax.plot(x,x-5,'r-',linewidth=2)
defupdate(i):
label='timestep{0}'.format(i)
print(label)
#更新直線和軸（用一個新X軸標簽）
#以元組形式返回這一幀需要重新繪制的物體
line.set_ydata(x-5+i)
ax.set_xlabel(label)
returnline,ax
if__name__=='__main__':
#會為每一幀調用Update函數
#這里FunAnimation設置一個10幀動畫，每幀間隔200ms
anim=FuncAnimation(fig,update,frames=np.arange(0,10),interval=200)
iflen(sys.argv)>1andsys.argv[1]=='save':
anim.save('line.gif',dpi=80,writer='imagemagick')
else:
#Plt.show()會一直循環動畫
plt.show()
可以生成下面這種圖
D. 如何用Python實現動態圖
首先找到要製作動圖的視頻。 點擊打開觀看。 視頻觀看過程中，打開動圖製作軟體。 選擇需要截取的畫面。 點擊錄制幾秒鍾後，點擊停止並保存。 保存到電腦，然後可以傳到手機進行使用
E. 怎樣使用Python圖像處理
Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數據結構，能夠簡單而有效地實現面向對象編程，下文進行對Python圖像處理進行說明。
當然，首先要感謝「戀花蝶」，是他的文章「用Python圖像處理 」 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對於PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經驗。
PIL可以對圖像的顏色進行轉換，並支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。
但是利用convert函數將灰度圖轉換為二值圖時，是採用固定的閾 值127來實現的，即灰度高於127的像素值為1，而灰度低於127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現灰度圖到二值圖的轉換，就要用到 Image.point函數。
深度剖析Python語法功能
深度說明Python應用程序特點
對Python資料庫進行學習研究
Python開發人員對Python經驗之談
對Python動態類型語言解析
Image.point函數有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數可以通過查表的方式實現像素顏色的模式轉換。其中table為顏色轉換過程中的映射表，每個顏色通道應當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。
可見，轉換過程的關鍵在於設計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然，由於這里的table並沒有什麼特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設定實現（0, 255）范圍內，任意需要的一對一映射關系。
示例代碼如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')
IT部分通常要完成的任務相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟體總成本的IT解決方案都應該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟體創建和維護階段節約大量資金，而這兩個階段的軟體成本佔到了軟體整個生命周期中總成本 的50%到95%。
Python清晰可讀的語法使得軟體代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。
不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝於C或者Java，後兩 者都採用了專門的字元標記代碼塊結構、循環、函數以及其他編程結構的開始和結束。提倡Python的人還宣稱，採用這些字元可能會產生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉載
F. python 內存中創建GIF動態圖數據
建多個ppt頁面，並先繪制跳躍的路徑，將每頁的小球放到路徑上。接下來刪除路徑這條線，並將每頁都導出為圖片。導出時選擇每頁導出、確定好保存位置，點擊導出。接下來我們打開網頁，在網路裡面輸入GIF生成器。找到合適的一個網頁轉換軟體進行轉換