在本程序中，我们将使用 Pillow 库计算每个通道中所有像素的方差。图像共有三个通道，因此我们将得到一个包含三个值的列表。原始图像算法步骤 1：导入 Image 和 ImageStat 库。步骤 2：打开图像。步骤 3：将图像传递给 imagestat 类的 stat 函数。步骤 4：打印像素的方差。示例代码from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.var)输出[5221.066590958682, 4388.697801428673, 4291.257706548981]

在本程序中，我们将使用 Pillow 库计算每个通道中所有像素的标准差。图像共有 3 个通道，因此我们将得到一个包含三个值的列表。原始图像算法步骤 1：导入 Image 和 ImageStat 库。步骤 2：打开图像。步骤 3：将图像传递给 imagestat 类的 stat 函数。步骤 4：打印像素的标准差。示例代码from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.stddev)输出[72.25694839223894, 66.24724750077299, 65.50769196475312]

在本程序中，我们将使用秩值滤波器模糊图像。pillow 库中的 ImageFilter 类包含一个名为 RankFilter() 的函数，该函数有助于应用秩值滤波器。它接受两个参数，内核的大小和秩。对于最小值滤波器，秩为 0；对于中值滤波器，秩为 size*size/2；对于最大值滤波器，秩为 size*size-1。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 和 ImageFilter。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 rankfilter() 方法并指定大小和秩。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用方框滤波器模糊图像。pillow 库中的 ImageFilter 类包含一个名为 BoxBlur() 的函数，该函数有助于应用方框模糊滤波器。它只接受一个参数，即模糊半径。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 和 ImageFilter。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 boxblur() 方法并指定半径。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.BoxBlur(radius = 7)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用高斯滤波器模糊图像。pillow 库中的 ImageFilter 类包含一个名为 GaussianBlur() 的函数，该函数有助于应用高斯模糊滤波器。它只接受一个参数，即模糊半径。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 和 ImageFilter。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 gaussianblur() 方法并指定半径步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius = 9)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用 pillow 库对图像应用最小值滤波器。在中值滤波中，图像选定窗口中每个像素的值将替换为该窗口的中值。filter 函数用于使用 pillow 库应用不同的滤波器。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定中值滤波器。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(size = 7)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用 pillow 库对图像应用最小值滤波器。在众数滤波中，图像选定窗口中每个像素的值将替换为该窗口的众数。filter 函数用于使用 pillow 库应用不同的滤波器。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定 modefilter。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.ModeFilter(size = 7)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用 pillow 库对图像应用最小值滤波器。在最大值滤波中，图像选定窗口中每个像素的值将替换为该窗口的最大像素。filter 函数用于使用 pillow 库应用不同的滤波器。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定 maxfilter。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.MaxFilter(size = 7)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用 pillow 库对图像应用最小值滤波器。在最小值滤波中，图像选定窗口中每个像素的值将替换为该窗口的最小像素。filter 函数用于使用 pillow 库应用不同的滤波器。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定 minfilter。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.MinFilter(size = 7)) im1.show()输出

在本程序中，我们将使用 pillow 库旋转图像。Image 类中的 rotate() 函数接受旋转角度。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 类。步骤 2：打开图像。步骤 3：旋转图像。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') im.rotate(45).show()输出