python动态图
A. 如何python pil开发图像识别
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：
3.5 更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im = Image.open("filename")
类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)
字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击这里进一步阅读。
B. python中获取的数据为矩阵形式，如何在python以实时的形式绘制出动态图
你好，下面是一个画动态图的例子。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
y1.append(i) # 每迭代一次，将i放入y1中画出来
ax.cla() # 清除键
ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
ax.legend()
plt.pause(0.1)
C. 怎么用Python制作一个好玩炫酷的GIF动态图
importsys
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.animationimportFuncAnimation
fig,ax=plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)
#询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）
#注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI
print('figsize:{0}DPI,sizeininches{1}'.format(
fig.get_dpi(),fig.get_size_inches()))
#绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线
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)
#更新直线和轴（用一个新X轴标签）
#以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
line.set_ydata(x-5+i)
ax.set_xlabel(label)
returnline,ax
if__name__=='__main__':
#会为每一帧调用Update函数
#这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔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()会一直循环动画
plt.show()
可以生成下面这种图
D. 如何用Python实现动态图
首先找到要制作动图的视频。 点击打开观看。 视频观看过程中，打开动图制作软件。 选择需要截取的画面。 点击录制几秒钟后，点击停止并保存。 保存到电脑，然后可以传到手机进行使用
E. 怎样使用Python图像处理
Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
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Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
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务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显着优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显着的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载
F. python 内存中创建GIF动态图数据
建多个ppt页面，并先绘制跳跃的路径，将每页的小球放到路径上。接下来删除路径这条线，并将每页都导出为图片。导出时选择每页导出、确定好保存位置，点击导出。接下来我们打开网页，在网络里面输入GIF生成器。找到合适的一个网页转换软件进行转换