使用Python进行图像处理的11个基本操作, 从零基础到精通，收藏这篇就够了！

本文链接：https://blog.csdn.net/Python_0011/article/details/144893245

大家好！今天我们将一起探索如何使用 Python 进行图像处理。Python 是一种非常强大的编程语言，尤其适合图像处理。我们将使用 Pillow 库来完成这些任务。如果你还没有安装这个库，可以通过下面的命令安装：

pip install pillow

1. 导入图像

首先，我们需要导入一张图片。这里以一张名为 example.jpg 的图片为例。

from PIL import Image  
  
# 打开图片  
img = Image.open('example.jpg')  
  
# 显示图片  
img.show()

这段代码首先导入了 Image 类，然后使用 open 方法打开图片，并使用 show 方法显示它。

2. 获取图像尺寸

获取图片的宽度和高度是图像处理中最常见的需求之一。

width, height = img.size  
print(f"图片尺寸: {width}x{height}")

size 属性返回一个元组，表示图片的宽度和高度。

3. 裁剪图像

裁剪可以用来移除图片中不需要的部分。

# 裁剪参数：左上角坐标 (left, top) 和右下角坐标 (right, bottom)  
cropped_img = img.crop((50, 50, 200, 200))  
cropped_img.show()

这里将图片从 (50, 50) 到 (200, 200) 区域裁剪下来。

4. 图像缩放

有时候我们需要调整图片大小，使其更适合特定的应用场景。

resized_img = img.resize((400, 400))  
resized_img.show()

resize 方法接受一个元组作为参数，表示新的宽度和高度。

5. 图像旋转

旋转图片可以帮助我们改变图片的方向。

rotated_img = img.rotate(90)  # 逆时针旋转 90 度  
rotated_img.show()

rotate 方法接受一个角度值，表示旋转的角度。

6. 图像翻转

翻转可以分为水平翻转和垂直翻转两种。

# 水平翻转  
flipped_horizontal = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  
flipped_horizontal.show()  
  
# 垂直翻转  
flipped_vertical = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)  
flipped_vertical.show()

transpose 方法提供了多种翻转方式，FLIP_LEFT_RIGHT 表示水平翻转，FLIP_TOP_BOTTOM 表示垂直翻转。

7. 改变颜色模式

有时候我们需要将图片转换为灰度图或黑白图。

# 转换为灰度图  
gray_img = img.convert('L')  
gray_img.show()  
  
# 转换为黑白图  
bw_img = img.convert('1')  
bw_img.show()

convert 方法接受一个模式字符串作为参数，'L' 表示灰度图，'1' 表示黑白图。

8. 添加边框

给图片添加边框可以让图片看起来更加美观。

bordered_img = ImageOps.expand(img, border=10, fill='red')  
bordered_img.show()

expand 方法接受三个参数：原始图片、边框宽度和填充颜色。

9. 图像合成

我们可以将两张图片合并在一起，创建出新的效果。

from PIL import ImageDraw  
  
# 打开另一张图片  
overlay_img = Image.open('overlay.png')  
  
# 创建一个新的空白图像  
result = Image.new('RGB', img.size)  
  
# 将两张图片粘贴到新图像上  
result.paste(img, (0, 0))  
result.paste(overlay_img, (0, 0), overlay_img)  
  
result.show()

这里使用 paste 方法将两张图片粘贴到一个新的空白图像上，第二张图片会覆盖第一张图片。

10. 图像拼接

拼接多张图片可以让它们排列在一起。

# 创建一个新的空白图像  
new_img = Image.new('RGB', (img.width * 2, img.height))  
  
# 将两张图片拼接在一起  
new_img.paste(img, (0, 0))  
new_img.paste(img, (img.width, 0))  
  
new_img.show()

这段代码将两张相同大小的图片拼接在一起，形成了一张宽两倍的新图片。

11. 图像滤镜

使用滤镜可以快速地改变图片的效果。

from PIL import ImageFilter  
  
# 应用模糊滤镜  
blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)  
blurred_img.show()  
  
# 应用锐化滤镜  
sharpened_img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)  
sharpened_img.show()

************************************************### 使用Python进行图像处理的11个基本操作（二）

在第一部分中，我们介绍了使用 Python 和 Pillow 库进行图像处理的基本操作，包括导入图像、获取图像尺寸、裁剪图像、图像缩放、图像旋转、图像翻转、改变颜色模式、添加边框、图像合成、图像拼接以及应用滤镜。接下来，我们将通过一个实际场景的实战案例来进一步巩固这些知识点。

实战案例：制作个性化名片

假设我们要为一家公司设计一套个性化的名片模板。名片模板应该包含员工的照片、姓名、职位等信息。我们将使用前面学到的操作来实现这一目标。

1. 准备素材

首先，我们需要准备以下素材：

一张背景图片（例如 background.jpg）。
一张员工照片（例如 employee.jpg）。
名字和职位信息（例如 “John Doe” 和 “Software Engineer”）。

2. 导入必要的库和图片

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont  
  
# 打开背景图片  
background = Image.open('background.jpg')  
  
# 打开员工照片  
photo = Image.open('employee.jpg')

3. 调整员工照片大小并添加边框

为了让照片更好地适应名片的大小，我们需要先调整照片的尺寸，并为其添加边框。

# 调整照片大小  
photo_resized = photo.resize((200, 200))  
  
# 添加边框  
photo_bordered = ImageOps.expand(photo_resized, border=10, fill='white')

4. 在背景图片上粘贴照片

接下来，我们需要将调整好的照片粘贴到背景图片上的指定位置。

# 粘贴照片  
background.paste(photo_bordered, (50, 50), photo_bordered)

5. 添加文本信息

为了在名片上添加名字和职位信息，我们需要使用 ImageDraw 和 ImageFont 来绘制文本。

# 创建绘图对象  
draw = ImageDraw.Draw(background)  
  
# 设置字体  
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)  
  
# 绘制名字  
name_text = 'John Doe'  
draw.text((300, 100), name_text, font=font, fill=(0, 0, 0))  
  
# 绘制职位  
position_text = 'Software Engineer'  
draw.text((300, 150), position_text, font=font, fill=(0, 0, 0))

6. 应用滤镜效果

为了让名片看起来更有质感，我们可以为背景图片添加一些滤镜效果。

# 应用模糊滤镜  
background_blurred = background.filter(ImageFilter.BLUR)

7. 显示最终结果

最后，我们可以显示生成的名片模板。

background_blurred.show()

完整代码

下面是完整的代码示例：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageOps, ImageFilter  
  
# 打开背景图片  
background = Image.open('background.jpg')  
  
# 打开员工照片  
photo = Image.open('employee.jpg')  
  
# 调整照片大小  
photo_resized = photo.resize((200, 200))  
  
# 添加边框  
photo_bordered = ImageOps.expand(photo_resized, border=10, fill='white')  
  
# 粘贴照片  
background.paste(photo_bordered, (50, 50), photo_bordered)  
  
# 创建绘图对象  
draw = ImageDraw.Draw(background)  
  
# 设置字体  
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)  
  
# 绘制名字  
name_text = 'John Doe'  
draw.text((300, 100), name_text, font=font, fill=(0, 0, 0))  
  
# 绘制职位  
position_text = 'Software Engineer'  
draw.text((300, 150), position_text, font=font, fill=(0, 0, 0))  
  
# 应用模糊滤镜  
background_blurred = background.filter(ImageFilter.BLUR)  
  
# 显示最终结果  
background_blurred.show()

分析

在这个实战案例中，我们综合运用了前面介绍的各种图像处理技术： 1. 导入图片：使用 Image.open 方法导入背景图片和员工照片。 2. 调整大小：使用 resize 方法调整照片的大小。 3. 添加边框：使用 ImageOps.expand 方法为照片添加边框。 4. 粘贴图片：使用 paste 方法将照片粘贴到背景图片上。 5. 绘制文本：使用 ImageDraw 和 ImageFont 绘制名字和职位信息。 6. 应用滤镜：使用 filter 方法为背景图片添加模糊滤镜效果。

通过这个案例，我们可以看到如何将多个图像处理技术结合起来，实现一个实用的功能。希望这个实战案例能够帮助大家更好地理解和掌握 Python 图像处理的基础知识。

好了，今天的分享就到这里了，我们下期见。如果本文对你有帮助，请动动你可爱的小手指点赞、转发、在看吧！

计算机热门就业方向

从目前市场情况来讲，网络安全的就业前景是非常不错的，2022年的统计数据，网络安全专业的缺口已经增长到140万人。

1、就业岗位多，发展方向广

①就业环境：网络安全可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作，还可以在政府机关事业单位、银行、保险、证券等金融机构，电信、传媒等行业从事相关工作。

②就业岗位：网络安全工程师、渗透测试工程师、代码审计工程师、等级保护工程师、安全运维工程师、安全运营工程师、安全服务工程师等。

2、薪资待遇可观，提升较快

作为一个新兴行业，网络安全人才的市场需求远远大于供给，企业想真正招到人才，就必须在薪酬福利上有足够的竞争优势。因此，网络安全领域的薪资近年来也呈现稳步增长的态势。

根据工信部发布的《网络安全产业人才发展报告》显示，网络安全人才平均年薪为21.28万元，整体薪资水平较高。数据显示，网络安全人才年薪主要集中在10-20万元，占比40.62%，与往年持平；其次是20-30万元，占比为38.43%，较2020年占比19.48%有显著提高；而年薪在10万以下人才占比由2020年的19.74%下降至2022年的9.08%。由此可见，网络安全行业作为新兴赛道，尚在快速发展阶段，从业人员薪资水平提升较快，也显示出网络安全行业相对更重视人才留存。

3、职业发展空间大

从网络安全专业学习的主要内容来看，包括linux运维、Python开发、渗透测试、代码审计、等级保护、应急响应、风险评估等。可见该网络安全专业的技术性很强，具有鲜明的专业特点，是一门能够学到真正技术的工科类专业之一。

因此，在职业发展上，网络安全专业除了就业岗位众多之外，由于专业技术性较强，在工作单位将处于技术核心骨干地位，职业发展空间很大。

盘点网络安全的岗位汇总

0****1

岗位一：渗透测试工程师

**岗位释义：**模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。有些大厂，例如奇安信，甚至会将渗透岗位分为红蓝两方，对候选人的技术要求比较高，大部分刚入行的新人，也将渗透岗位作为后期的发展目标。

岗位职责：

负责对客户网络、系统、应用进行渗透测试、安全评估和安全加固
在出现网络攻击或安全事件时，提供应急响应服务，帮助用户恢复系统及调查取证
针对客户网络架构，建议合理的网络安全解决方案

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****2

岗位二：安全运维工程师

**岗位释义：**维护网络系统的正常、安全运行，如果受到黑客攻击，则需要进行应急响应和入侵排查安全加固。很多刚毕业入行的新人，基本都从运维做起。

岗位职责：

日常终端维护，操作系统安装加固
完成网络安全设备故障排查、处置
完成相关管理制度文档的编写和提交

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****3

岗位三：安全运营工程师

**岗位释义：**在运维的基础上，高效可持续地不断提升企业的安全防御能力。

岗位职责：

负责监控、扫描等各类安全策略的制定和优化
负责信息安全事件的应急响应
参与网络安全评估工作、安全加固工作和监控等等

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****4

岗位四：安全开发工程师

**岗位释义：**顾名思义，对安全产品及平台、策略等进行开发工作。

岗位职责：

负责网络安全产品的系统技术设计、代码开发与实现、单元测试、静态检查、本地构建等工作；
参与公司其他产品的系统技术设计以及研发工作。

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****5

岗位五：等保测评工程师

**岗位释义：**等保测评也叫等级保护测评，主要负责开展信息安全等级保护测评、信息安全风险评估、应急响应、信息安全咨询等工作。

岗位职责：

网络安全等级保护测评项目实施；
Web渗透测试、操作系统安全加固等安全项目实施配合

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****6

岗位六：安全研究工程师

**岗位释义：**网络安全领域的研究人才。

岗位职责：

跟踪和分析国内外安全事件、发展趋势和解决方案
承担或参与创新型课题研究
参与项目方案设计，组织推动项目落实，完成研究内容、
负责网络安全关键技术攻关和安全工具研发

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****7

岗位七：漏洞挖掘工程师

**岗位释义：**主要从事逆向、软件分析、漏洞挖掘工作

岗位职责：

通过模拟实施特定方法所获得的结果，评估计算机网络系统安全状况；
通过特定技术的实施，寻找网络安全漏洞，发现但不利用漏洞。

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****8

岗位八：安全管理工程师

**岗位释义：**负责信息安全相关流程、规范、标准的制定和评审，负责公司整体安全体系建设。

岗位职责：

全业务系统网络安全技术体系的规划和建设，优化网络安全架构；
负责网络安全相关流程、规范、标准的指定和评审，高效处置突发事件；
负责网络安全防护系统的建设，提升网络安全保障水平；

**工作难度：**4颗星

0****9

岗位九：应急响应工程师

**岗位释义：**主要负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作，参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究，提升整体重大信息安全事件应急处置能力。

岗位职责：

负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作；
对安全事件的应急处置进行经验总结，开展应急响应培训；
负责各业务系统的上线前安全测试（黑盒白盒）及渗透测试工作；
参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究，提升整体重大信息安全事件应急处置能力。
跟踪国内外安全热点事件、主流安全漏洞、威胁情报、黑灰产动态并进行分析研究，形成应对方案；

**工作难度：**4颗星

薪酬现状：

岗位十：数据安全工程师

**岗位释义：**主要对公司的数据安全的日常维护和管理工作，确保公司数据安全。

岗位职责：

负责数据安全日常维护和管理工作，包括数据安全审核、数据安全事件的监控与响应、安全合规的审计与调查等；
负责数据安全标准规范的制定和管理，包括数据安全需求识别、风险分析、数据分级分类、数据脱敏、数据流转、泄露防护、权限管控等；推进相关安全管控策略在平台落地、执行。
负责开展与数据全生命周期管理有关的各项数据安全工作;
负责跨平台、跨地域数据传输、交互等数据安全方案制定与落地
定期组织开展数据安全自评工作，发现潜在数据安全风险，制定相应的管控措施，并推进落实整改。

**工作难度：**4颗星

薪酬现状：