图像保存函数python 函数的图像是如何得到的

python 网络爬虫，怎么自动保存图片

def download_poster_image(movie):   #定义一个下载图片函数

创新互联是一家集网站建设,新华企业网站建设,新华品牌网站建设,网站定制,新华网站建设报价,网络营销,网络优化,新华网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

src = movie  #取出它的url

r = requests.get(src)   #去获取这个url

fname = url.split('/')[-1]   #从url里面获取这个文件名

with open(fname, 'wb') as f:  #应答的内容写进去并且使用二进制

f.write(s.content)

movie['poster-path'] = fname

res = requests.get(url)

img_url = res.xpath('//img[@class="q-img-item"]/@src')

movie = img_url 

download_poster_image(movie) #执行函数

python怎么保存生成的图像？

要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是linux系统，安装都是非常简单的。

要使用python进行各种开发，就必须安装对应的库。（推荐学习：Python视频教程）

这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。安装这些库，一般都是使用pip来安装。

使用python进行数字图片处理，还得安装Pillow包。虽然python里面自带一个PIL（python images library), 但这个库现在已经停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。

图片的打开与显示

虽然使用的是Pillow，但它是由PIL fork而来，因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。

这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片，有些时候这种方式不太方便，因此我们也可以使用另上一种方式，让程序来绘制图片。

这种方法虽然复杂了些，但推荐使用这种方法，它使用一个matplotlib的库来绘制图片进行显示。matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,设置figure的标题，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。

python中保存图片的方法：

1、使用io模块的imsave（fname,arr）函数来保存生成的图片。

第一个参数表示保存的路径和名称，第二个参数表示需要保存的数组变量。

示例：

2、使用plt.savefig()方法保存

Python 画图存储（savefig）

你可以安装python的第三方应用 chartdirector, 如下面用python代码生成多个曲线的png图形，并可以自定义layout.

#!/usr/bin/python

from pychartdir import *

# The data for the line chart

data0 = [42, 49, 33, 38, 51, 46, 29, 41, 44, 57, 59, 52, 37, 34, 51, 56, 56, 60, 70,

76, 63, 67, 75, 64, 51]

data1 = [50, 55, 47, 34, 42, 49, 63, 62, 73, 59, 56, 50, 64, 60, 67, 67, 58, 59, 73,

77, 84, 82, 80, 84, 98]

data2 = [36, 28, 25, 33, 38, 20, 22, 30, 25, 33, 30, 24, 28, 15, 21, 26, 46, 42, 48,

45, 43, 52, 64, 60, 70]

# The labels for the line chart

labels = ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",

"14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24"]

# Create an XYChart object of size 600 x 300 pixels, with a light blue (EEEEFF)

# background, black border, 1 pxiel 3D border effect and rounded corners

c = XYChart(600, 300, 0xeeeeff, 0x000000, 1)

c.setRoundedFrame()

# Set the plotarea at (55, 58) and of size 520 x 195 pixels, with white background.

# Turn on both horizontal and vertical grid lines with light grey color (0xcccccc)

c.setPlotArea(55, 58, 520, 195, 0xffffff, -1, -1, 0xcccccc, 0xcccccc)

# Add a legend box at (50, 30) (top of the chart) with horizontal layout. Use 9 pts

# Arial Bold font. Set the background and border color to Transparent.

c.addLegend(50, 30, 0, "arialbd.ttf", 9).setBackground(Transparent)

# Add a title box to the chart using 15 pts Times Bold Italic font, on a light blue

# (CCCCFF) background with glass effect. white (0xffffff) on a dark red (0x800000)

# background, with a 1 pixel 3D border.

c.addTitle("Application Server Throughput", "timesbi.ttf", 15).setBackground(

0xccccff, 0x000000, glassEffect())

# Add a title to the y axis

c.yAxis().setTitle("MBytes per hour")

# Set the labels on the x axis.

c.xAxis().setLabels(labels)

# Display 1 out of 3 labels on the x-axis.

c.xAxis().setLabelStep(3)

# Add a title to the x axis

c.xAxis().setTitle("Jun 12, 2006")

# Add a line layer to the chart

layer = c.addLineLayer2()

# Set the default line width to 2 pixels

layer.setLineWidth(2)

# Add the three data sets to the line layer. For demo purpose, we use a dash line

# color for the last line

layer.addDataSet(data0, 0xff0000, "Server #1")

layer.addDataSet(data1, 0x008800, "Server #2")

layer.addDataSet(data2, c.dashLineColor(0x3333ff, DashLine), "Server #3")

# Output the chart

c.makeChart("multiline.png")

python：PIL图像处理

PIL (Python Imaging Library)

Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能。

PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义。

从文件加载图像：

如果成功，这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。

format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None 。

size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。

mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。

一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。比如：显示

( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)

接下来的部分展示了该库提供的不同功能。

PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。

如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。

** 转换文件到JPEG **

save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式。

** 创建JPEG缩略图 **

需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。

这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响。

** 获得图像信息 **

Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数。

** 复制图像的子区域 **

定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。

该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。

** 处理子区域然后粘贴回去 **

当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。

** 滚动图像 **

paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度。

PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。

** 分离和合并图像通道 **

对于单通道图像， split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式。

resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小。

rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转。

** 基本几何变换 **

图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。

更通用的图像变换函数为 transform() 。

PIL可以转换图像的像素模式。

** 转换颜色模式 **

PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。

ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。

** 应用过滤器 **

point() 函数用于操作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：

** 应用点操作 **

使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。

** 处理图像的各个通道 **

注意用于创建掩码图像的语法：

Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法。

对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类。

可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。

** 增强图像 **

PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。

当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。

** 读取序列 **

如例子中展示的，当序列到达结尾时，将抛出EOFError异常。

注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像。

以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：

** 一个序列迭代器类 **

PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：

如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常。

也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄）。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开。

** 从文件句柄打开图像 **

如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：

** 从字符串中读取 **

如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。

** 从tar文档中读取 **

** 该小节不太理解，请参考原文 **

有些解码器允许当读取文件时操作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时。

draft() 函数。

** Reading in draft mode **

输出类似以下内容：

注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数。

Python2.7 教程 PIL

Python 之 使用 PIL 库做图像处理

来自

python 如何把图片存入数据库

作者：小风寒呐

链接：

来源：知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

首先我们读取图库中所有图片的名称，保存在fileNames中。然后读取Data.csv中所有数据。

提取出Data.csv的最后一列（一共10002列，第10001列说明该数字是什么数字，第10002列是图片的名称），也就是数据库中存储的所有图片的名称，存储在item中。

将新加入图库的图片名称保存在newFileNames中。如果Data.csv为空，那么就直接令newFileNames

=

fileNames。也就是说如果数据库中什么也没有，那么图库中所有图片都是新加入的。

如果Data.csv不为空，那么就将item里面的内容与fileNames的内容比较，如果出现了fileNames里面有的名称item中没有，那么就将这些名称放进newFileNames中。如果item里有的名称fileNames中没有，那就不管。

也就是说，我令我们的数据库只进不出。

现在我们得到了新加入图库的图片的名称newFileNames。

将newFileNames中的名称的图片带入上一文中函数GetTrainPicture进行处理，得到了一个nx10001的矩阵，每一行代表一个新加入的图片，前10000列是图片向量，第10001列是该图片的数字，保存在pic中。