大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程的图像的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python编程的图像的解答，让我们一起看看吧。
- python编程中，怎样实现图片特效效果呢？
- python人工智能图像识别原理？
- python语言如何对图片进行剪切？
- Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
- python如何实现人脸识别？
python编程中，怎样实现图片特效效果呢？
这里以黑白、流年、反色、旧电影4种图片特效为例，简单介绍一下Python是如何编程实现图片特效的，主要用到pillow和numpy这2个库，其中pillow用于读取和显示图片，numpy用于处理图片像素点，实现图片特效，下面我简单介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.首先，安装pillow和numpy库，这个直接在cmd中输入安装命令“pip install pillow numpy”就行，如下，很快就能安装成功：
2.安装完成后，我们就可以编程来实现图片黑白、流年、反色、旧电影特效了，主要代码及截图如下：
黑白特效：这里主要是把所有像素点的RGB值都设置为r*0.299+g*0.587+b*0.114，实现黑白效果，测试代码如下，很简单：
流年特效：这里主要是给R通道值开方，然后乘以一个常数，测试代码如下，这里我乘的是12，你也可以自行设置：
简言之:一是要找到方向感!物同此心，方向决定物相走势!前阔后省为经营位置之法。二是要突出主题，破坏主题的舍之，裁切裁剪以致裁无可裁方为及至矣。另外还要照顾到点线面的空间分配，疏可走马密不通风。色彩整体要协调好，选择最能表现突出主题的角度也很重要。以上仅从艺术而非技术角度简析之。
python人工智能图像识别原理？
大概的技术方向吧：
Python调用ffmpeg 或者opencv 读取媒体的帧。
然后针对每一帧，或者自己定义关键帧来提取特征值(SIFT), 用OpenCV来处理。这一段可以存到数据库或者其它别的方向。
总结一下就是你要懂OpenCV也就是一定的图像处理能力，然后就是个特征匹配或者图像检索问题。
python语言如何对图片进行剪切？
这里简单介绍3种Python裁剪（剪切）图片的方式，分别是pillow，opencv-python和scikit-image，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
pillow
这是一个纯粹的Python图像处理库，提供了非常丰富的图像操作，包括图像存储、图像显示、图像缩放、图像拷贝等，可以轻松裁剪任意图片（支持JPEG、PNG和GIF），安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install pillow”即可，测试代码如下，输入需要裁减的图片，然后直接调用crop函数裁减即可，4个位置参数分别代表左上角坐标和右下角坐标，裁减后的图片可直接调用s***e函数保存：
02
opencv-python
这是opencv提供给Python的一个包，opencv就不多说了，一个非常著名的图像处理库，在图像处理中有着非常广泛的应用，借助于opencv，Python也可以轻松操作图片，甚至是视频，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install opencv-python”即可，测试代码如下，先读取需要裁减的图片，然后直接根据坐标剪切即可，剪切后的图片可直接调用imwrite函数保存：
03
scikit-image
这是一个基于scipy的图像处理库，将图片作为numpy数组进行处理，和matlab非常相似，支持图片缩放、裁减等，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install scikit-learn”即可，测试代码如下，先读取需要裁减的图片，然后直接根据坐标剪切即可，剪切后的图片可直接调用ims***e函数保存：
目前，就分享这3种Python裁减（剪切）图片的方式吧，对于日常使用来说，完全够用了，只要你有一定Python基础，熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
PIL(Python Image Library)是Python的第三方图像处理库，PIL功能非常强大，但API却非常简单易用，其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是Python官方图像处理库了。 在Python3 中PIL移植到pillow库，pillow号称是friendly fork for PIL。
我们可以使用 image.crop 函数对图片进行任意大小的裁剪。
我们以实际在对图像处理时，对图片各区域进行截图，如，划分成九等份为例子，来介绍下 image.crop 的具体应用 ，我们以如下图片为例。
如下，我们将图片设置为大小450*450的 正方形，并且使用白色进行空白填充。
Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
学习分为两种，被动式学习和主动式学习。
被动式学习的是指，自身原本兴趣不大，但因为各种原因（考试，就业），被逼无奈之下被强行灌输知识，这种学习的手段是[_a***_]不断的听课，背概念，做题来强化记忆和操作，以达到机械式强化学习。一般这种效率不高。
主动式学习是指，自身非常感兴趣，因为不理解，为了搞明白原理，积极主动的去想，去吸收，并达到能举一反三的目的。
目前在外面的编程学习体系，不会讲太多的计算机基础知识，一上来就直接讲某一门语言的语法和实现，都是快餐式学习。就好比加减乘除都还没学好，直接就讲微积分。每个人的基础不一样，所以理解的速度就不一样。Python确实是比较容易入门的语言，但这个是站在老师的角度来看的，是与其他语言比较后得到的结论。对刚入门学习编程的人来说，提某某语言是最简单的语言，毫无意义。
要想学好，知道为什么要学，树立目标，培养兴趣，不懂查资料，不要只吸收老师讲的。
现在入门都学Python了吗？我当年是C语言。其实，说Python简单，只是因为他是脚本语言，不过基本语言有的东西，他都有，不过相比C++和Java来说，是会简单点。
大一入门，领书，拿到了一本C语言，激动的心情，不言而喻，终于可以开始学习我最喜欢编程，未来的美好画面浮现眼前，感觉自己未来可期。当时的心情是这样的：
打开读了几页，心情是这样的
再看几页，心情是这样的
然后是这样的
是的，那时候，我感觉到无比具大的打击，完全不明白这是什么情况，为什么会是这样，其实，这是因为我没有理解编程思维。
编程思维是一种与现有生活中的常规思维有一定的区别思维模式，它主要是对任务进行分解，然后重复执行一些任务，寻找任务的规律，再制定指定的算法。
常规思维中，你思考一个问题的处理方式是这样的
（虚拟场景）
老婆：去买斤苹果，如果有西瓜，就买一个
老师说python简单是因为python语法简单，初学者相对适合，另外，谁都是从不会到会的过程，坚持下来你回头看的时候就豁然开朗了。可以看看百战程序员的python400集。
首先，建议先学一点计算机基础了解计算机工作原理，再学习一下软件基础，这些是软件编程的基础，同时也可以培养一下编程的兴趣；
其次，最好花点时间学习一下，个人觉得离散数学对编程的帮助还是有的，然后你要找到你为什么要学习python？毕竟python的应用范围和前景太大。
然后，找一台比较新的电脑，虽然python对配置要求不高，但是学习过程中的体验还是很重要的，在电脑中部署编程环境，python需要在特定环境下才能够完成编译工作的。
最后，建议先学习认真学习python的语法，养成良好的编码习惯，python相关的学习书籍很多，可以就你的学习需求去选择相关的书籍，坚持学习，记住半途而废约等于功夫白费。
可能刚刚起步的时候你可能会没有什么成就感，当你学会了某些函数例如turtle函数，做了一个自己喜欢的脚本，你会有满满的能量的。
以上仅为个人观点，希望能够帮助到你。
想要学好Python，首先选择好Python的方向，比如说数据***集方向（爬虫），Web开发方向，人工智能方向等；接着学习python必学的内容，如Python的基础语言、学习Python的数据库编程；然后就可以根据书籍或教学***，一步步来学习Python。每个人的学习力不一样，有的人通过自学能够入行。他们知道怎么样系统化的学习知识。可是这样的方式不太适合学习方法不够的人。在培训班若遇到问题 老师会帮你解决 让你不必在一个问题上多花时间和精力,但在自学的过程中遇到问题 一切都需要自己去解决,有时候可能连续几天都没能想出解决的办法,如果你真的想培训，可以看看百战程序员，现在这互联网时代这么发达，学习也不用局限于地域了 可以选择线上学习，什么都不耽误，有空就可以随时随地学，师资力量也比较强大，可以去***看看，自己感受一下试听课程，时间不等人，抓紧呦
python如何实现人脸识别？
可以看下“如鹏网”的《Python人脸识别》***教程，有详细的介绍。
想系统学习的话，可以看一下，作为学习的参考，讲的还是挺不错的。
有网络的地方就可以学习，根据自己时间灵活安排学习进度，有新的课程更新了，也是可以继续来学习的。
谢邀，我给个简单的例子吧，互联网有很多猫的照片，我也很喜欢猫，许多人可以很容易地识别猫，但是我们可以训练计算机这样做吗？答案是显而易见的，可以。
我们在Tensorflow框架上使用了高级Keras API。Keras项目是一个高级Python神经网络API。 它设计为用户友好和模块化，支持多个后端。 默认的Keras后端是Tensorflow，一个符号数学库，广泛用于机器学习和神经网络任务。 我们将训练我们的Keras / Tensorflow设置来对CIFAR-10图像数据集进行分类，这是10％的猫图片。
要使用Tensorflow运行Keras，我们将转换一个带有Tensorflow编译安装的环境，并使用conda添加Python HDF5软件包以及Keras可用于可视化模型的几个图形软件包，以及用于保存历史记录的dill。 然后我们将用pip安装Keras。
CIFAR-10数据集是10个类中的60,000个彩色32x32像素图像的集合，其中10,000个是测试批次。 Keras可以自动下载数据集，但我们可以通过将其下载到/ results来节省时间，并在需要时将该文件复制到正确的位置。
我们将运行128个图像批次并设置两个训练批次运行：一个长的500个批次的运行来完成主要工作，以及一个简短的5个批次的运行作为一个例子。
加载数据并使其成为合理的shape。 还设置了一个函数来查找文件，另一个用于查看我们正在分析的图像，最后设置为进行实时输入数据扩充。
到此，以上就是小编对于python编程的图像的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程的图像的5点解答对大家有用。
