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pillow 学习记录

安装

警告

  1. Pillow 不能和PIL 同时存在于一个环境中,在安装Pillow之前需要先卸载PIL
  2. Pillow 1.0 版本后已经不支持import Image,请使用from PIL import Image来代替
  3. Pillow 2.1.0版本以后已经不支持import _imaging,请使用from PIL.Image import core as _imaging来代替

提示

  1. Pillow 2.0.0 版本之前只支持Python 2.4、2.5、2.6、2.7
  2. Pillow 2.0.0 版本之前只支持Python 2.6、2.7、3.2、3.3、3.4、3.5

基本安装

提示:使用PyPI安装可以工作在Windows、OS X和Linux中,使用源码包需要组建依赖环境

使用pip安装Pillow:

1
$ pip install Pillow

或者使用easy_install

1
$ easy_install Pillow

Windows安装

官方提供了wheel,egg和二进制程序32位和64位平台的Pillow二进制文件,这些二进制文件拥有所有的第三方库

1
$ pip install Pillow

或者:

1
$ easy_install Pillow

OS X 安装

官方提供了OS X 系统中所有所支持的Python版本的wheel格式的二进制程序,并且已经支持所有可选的库

1
$ pip install Pillow

Linux 安装

官方在Linux中不提供任何额二进制包,不过这里还是可以使用pip或者easy_install来安装毕竟我们有Python,当然我们也可以通过源码包来安装

这里不对源码包安装进行翻译,如果想要使用那么请点击此链接进行跳转

平台支持

操作系统是否支持Python版本Pillow 最终测试版本操作系统类型
Mac OS X 10.11 El CapitanYes2.7,3.3,3.4,3.53.0.0X86-64
Mac OS X 10.10 YosemiteYes2.7,3.3,3.43.0.0X86-64
Mac OS X 10.9 MavericksYes2.7,3.2,3.3,3.43.0.0x86-64
Mac OS X 10.8 Mountain LionYes2.6,2.7,3.2,3.3x86-64
Redhat Linux 6Yes2.6x86
CentOS 6.3Yes2.7,3.3x86
Fedora 20Yes2.7,3.32.3.0x86-64
Ubuntu Linux 10.04 LTSYes2.62.3.0x86,x86-64
Ubuntu Linux 12.04 LTSYes2.6,2.7,3.2,3.3,3.4,3.5PyPy2.4,PyPy3,v2.3

2.7,3.2

3.0.0

2.6.1

x86,x86-64

ppc

Ubuntu Linux 14.04 LTSYes2.7,3.43.0.0x86-64
Debian 8.2 JessieYes2.7,3.43.0.0x86-64
Raspian WheezyYes2.7,3.22.3.0arm
Gentoo LinuxYes2.7,3.22.1.0x86-64
FreeBSD 10Yes2.7,3.42.4.0x86-64
Windows 7 ProYes2.7,3.2,3.32.2.1x86-64
Windows Server 2008 R2 EnterpriseYes3.3x86-64
Windows Server 2012 R2Yes2.7,3.3,3.43.0.0x86-64
Windows 8 ProYes2.6,2.7,3.2,3.3,3.4a32.2.0x86,x86-64
Windows 8.1 ProYes2.6,2.7,3.2,3.3,3.42.4.0x86,x86-64

手册

教程

在Python的图像库中使用最多的是Image类,从文件中加载图像可使用Image模块中的open()函数:

使用图像类

打开图片:

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("C:/users/sdkcn/desktop/tiananmen.jpg")
>>> im.show()

图像的颜色转换可以使用convert()的方法来实现。要读取一副图像,并将其转换成灰度图像,只要加上convert("L")即可:

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("C:/users/sdkcn/desktop/tiananmen.jpg").convert("L")
>>> im.show()

未命名1497686417.png

原文来自:yuyang4271

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    基于图片审核大模型服务,能够全方位识别图片中的色情、性感、涉政、暴恐、违禁、宗教、引流广告、不良等违规内容,并支持返回大模型的审核结果。结合大模型和专家小模型,提供更细粒度的标签(如色情细分、具体行为、特定物体等),识别范围更广、标签更丰富。 综合效果最佳,适合对误判率、漏判率都有较高要求的场景。

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  • AIGC图片风险检测

    针对AIGC场景,检测AIGC生成的图片是否存在违规或者不宜传播的内容。建议AIGC生成的图片都进行该项检测。

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