PythonImagingLibrary中文手册p
Python图像处理类库
Python图像处理类库（PIL）本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。
1.1 PIL：Python图像处理类库PIL（Python Imaging Library Python，图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。
PIL 是免费的，可以从/products/pil/ 下载。
利用PIL 中的函数，我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的图像格式文件中。
PIL 中最重要的模块为Image。
要读取一幅图像，可以使用：from PIL import Imagepil_im = Image.open('empire.jpg')上述代码的返回值pil_im 是一个PIL 图像对象。
图像的颜色转换可以使用convert() 方法来实现。
要读取一幅图像，并将其转换成灰度图像，只需要加上convert('L')，如下所示：pil_im = Image.open('empire.jpg').convert('L')在PIL 文档中有一些例子，参见/library/pil/handbook/ index.htm。
这些例子的输出结果如图1-1 所示。
1.1.1 转换图像格式通过save() 方法，PIL 可以将图像保存成多种格式的文件。
下面的例子从文件名列表（filelist）中读取所有的图像文件，并转换成JPEG 格式：from PIL import Imageimport osfor infile in filelist:outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".jpg"if infile != outfile:try:Image.open(infile).save(outfile)except IOError:print "cannot convert", infilePIL 的open() 函数用于创建PIL 图像对象，save() 方法用于保存图像到具有指定文件名的文件。
ImageLab 中文说明资料
(1) 选 择 手 动 设 定 曝 光 时 间 （ Manually set exposure time）并在读秒框中输入 10 秒。
(2) 选择 Highlight saturated pixels 。 (3) 把胶置于透射箱的中心位置。
(4) 在程序窗口中点击
按钮。
(5) 观察显示器中样品的实时图像，打开照胶系统的门并移动样品直到位于视野的中心区 域。
- 可以藉由Rolling Disk参数设定（1-99 mm）来去除背景值。 （2）Bands Tab
通过 Detect Bands 进行自动搜寻 Bands 功能或手动进行增加 （Add）、删除（Delete）及（Adjust）等参数调整。
4. 分子量分析工具（Molecular Weight Analysis Tools） 此工具可由已知的标准品测算相对的分子量或碱基对（base pairs）。
(6) 可 利 用 照 相 机 的 变 焦 滑 板 小。
调节成像区域的大
(7) 选择
按钮获得你的第一个图像。
若所需的图像出现在计算机的显示器上，确认图像中是否包含红色的饱和区域。若有饱 和区域存在，请重新以较短的曝光时间来获取图像。若无饱和区域存在，则可移动鼠标置于 最暗的条带之上，在较低的右下角 Image Lab 窗口中观察信号的强度数值。如图中显示强 度为 1994，照相机能记录的最大值的 32 分之一 （最大值为 65,535）。用你的最初的 10 秒曝光再乘以 30 就可在照相机的最大动态范围附 近成像你的样品。若你只需针对单一图像的成像时间进行评估，可直接在手动曝光区域中输 入 300。
号很重要，我们推荐在合适的时间下获得单一的成像。
三、建立全自动图像获取及分析程序（Creating Protocols）
python脑电数据处理中文手册
python脑电数据处理中文手册Python脑电数据处理中文手册概述：本手册将会介绍如何使用Python处理脑电数据。
Python是一种非常流行的编程语言，它具有优秀的数据处理和可视化功能。
在脑电数据处理中，我们主要使用Python生态系统中的NumPy、SciPy、Matplotlib 和MNE-Python模块。
通过阅读本手册，您将了解到如何使用这些模块来处理和分析脑电数据。
1. NumPy模块NumPy是一个用Python语言编写的扩展程序库。
它是Python科学计算的核心库，主要用于处理与数学相关的大型数据集。
在脑电数据处理中，NumPy主要用于处理和存储脑电数据。
以下是NumPy的一些基本操作：1.1 创建数组我们可以使用NumPy的array()函数创建一个多维数组。
例如，创建一个形状为(2,3)的二维数组：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array)结果输出：[[1 2 3][4 5 6]]1.2 数组操作NumPy提供了很多对数组的操作。
我们可以使用numpy.ndarray.shape 属性获取数组的形状。
例如，获取数组array的形状：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array.shape)结果输出：(2, 3)1.3 数组索引和切片我们可以使用NumPy的索引和切片功能来访问数组中的元素。
例如，访问数组中的第一个元素：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array[0,0])结果输出：12. SciPy模块SciPy是一个用于科学计算的Python库。
它包含了大量科学计算中常用的函数和工具。
在脑电数据处理中，SciPy主要用于信号处理和拟合。
pillow库手册
Pillow（Python Imaging Library，PIL的分支）是一个Python图像处理库，用于打开、操作、保存各种图像文件。
以下是Pillow库的基本用法和一些常见的功能：安装Pillow：pip install Pillow常用功能：1. 打开和显示图像：from PIL import Image# 打开图像文件image = Image.open("example.jpg")# 显示图像image.show()2. 保存图像：# 保存图像image.save("output.png")3. 调整图像大小：# 调整图像大小new_size = (width, height)resized_image = image.resize(new_size)4. 裁剪图像：# 裁剪图像box = (left, top, right, bottom)cropped_image = image.crop(box)5. 旋转和翻转图像：# 旋转图像（逆时针角度）rotated_image = image.rotate(90)# 水平翻转flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)# 垂直翻转flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)6. 添加滤镜和效果：from PIL import ImageFilter# 应用模糊滤镜blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR)# 应用锐化滤镜sharpened_image = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)7. 操作图像的像素数据：# 获取图像的像素数据pixels = list(image.getdata())# 修改像素数据new_pixels = [(r, g, b) for r, g, b in pixels]# 创建新图像对象new_image = Image.new("RGB", image.size)new_image.putdata(new_pixels)8. 合成图像：# 合成两个图像blended_image = Image.blend(image1, image2, alpha)9. 处理图像通道：# 分离通道r, g, b = image.split()# 合并通道merged_image = Image.merge("RGB", (r, g, b))10. 绘制文字：from PIL import ImageDraw, ImageFont# 创建绘图对象draw = ImageDraw.Draw(image)# 设置字体和大小font = ImageFont.truetype("arial.ttf", size=24)# 绘制文字draw.text((x, y), "Hello, Pillow!", fill=(255, 255, 255), font=font)这只是Pillow 库的一小部分功能，该库支持多种图像处理和操作。
Python中文手册(汉译)Word文字可编辑版
Python 是一种容易学习的强大语言。 它包括了高效的高级数据结构，提供了一个简单但很有有效的方式以便 进行面向对象编程。Python 优雅的语法，动态数据类型，以及它的解释器，使其成为了大多数平台上应用于各 领域理想的脚本语言以及开发环境。
Python 解释器及其扩展标准库的源码和编译版本可以从Python 的Web 站点/ 及其所有镜像 站上免费获得，并且可以自由发布。该站点上也提供了 Python的一些第三方模块，程序，工具，以及附加的文 档。
file:///Users/moon/Incoming/py//Manual/Python/tut/index.html[09-5-21 ••08:00:58]
前言
Python中文社区
Python 指南
向前：Python 指南 向上: Python 指南 向下：目录
file:///Users/moon/Incoming/py//Manual/Python/tut/node2.html[09-5-21 ••08:01:03]
目录
9.5 继承 9.5.1 多继承
9.6 私有变量 9.7 零杂技巧 9.8 异常也是类 9.9 迭代子（Iterators） 9.10 发生器（Generators） 10. 接下来？ A. 交互式编辑和历史回溯 A.1 行编辑 A.2 历史回溯 A.3 快捷键绑定 A.4 注释 B. 浮点计算：问题与极限 B.1 表达错误 C. 历史和授权 C.1 本软件的历史 C.2 修改和使用Python的条件（Terms and conditions for accessing or otherwise using Python） 关于本文档
file:///Users/moon/Incoming/py//Manual/Python/tut/node2.html[09-5-21 ••08:01:03]
Python中文手册(汉译)Word文字可编辑版
Python 手册Python中文社区Python 手册向上：Python 文档索引向后：前言Python 手册Guido van RossumFred L. Drake, Jr., editorPythonLabsEmail: **********************Release 2.3July 29, 2003前言目录1. 开胃菜2. 使用Python解释器2.1 调用解释器2.1.1 传递参数2.1.2 交互模式2.2 解释器及其工作模式2.2.1 错误处理2.2.2 执行 Python 脚本2.2.3 源程序编码2.2.4 交互环境的启动文件3.初步认识Python3.1 像使用计算器一样使用Python3.1.1 数值3.1.2 字符串3.1.3 Unicode 字符串3.1.4 链表3.2 开始编程4. 流程控制4.1 if 语法4.2 for 语法4.3 range() 函数4.4 break 和continue 语法以及else 子句在循环中的用法4.5 pass 语法4.6 定义函数4.7 定义函数的进一步知识4.7.1 定义参数变量4.7.2 参数关键字4.7.3 可变参数表4.7.4 Lambda 结构4.7.5 文档字符串5. 数据结构5.1 深入链表5.1.1 将链表作为堆栈来使用5.1.2 将链表作为队列来使用5.1.3 函数化的编程工具5.1.4 链表的内含（Comprehensions）5.2 del 语法5.3 Tuples 和 Sequences5.4 字典（Dictionaries）5.5 循环技巧5.6 深入条件控制5.7 Sequences 和其它类型的比较6. 模块6.1 深入模块6.1.1 模块搜索路径6.1.2 “编译” Python 文件6.2 标准模块6.3 dir() 函数6.4 包6.4.1 从包中导入所有内容（import * )6.4.2 隐式包引用6.4.3 包中的多重路径7. 输入和输出7.1 格式化输出7.2 读写文件7.2.1 文件对象的方法7.2.2 pickle 模块8. 错误和异常8.1 语法 Errors8.2 异常8.3 捕获异常8.4 释放异常8.5 用户自定义异常8.6 定义 Clean-up Actions9. 类9.1 一个术语9.2 Python 的生存期和命名空间9.3 类（Classes）的初步印像9.3.1 类定义语法9.3.2 类对象9.3.3 实例对象9.3.4 方法对象9.4 自由标记（Random Remarks）9.5 继承9.5.1 多继承9.6 私有变量9.7 零杂技巧9.8 异常也是类9.9 迭代子（Iterators）9.10 发生器（Generators）10. 接下来？A. 交互式编辑和历史回溯A.1 行编辑A.2 历史回溯A.3 快捷键绑定A.4 注释B. 浮点计算：问题与极限B.1 表达错误C. 历史和授权C.1 本软件的历史C.2 修改和使用Python的条件（Terms and conditions for accessing or otherwise usingPython）关于本文档Python 手册向上：Python 文档索引向后：前言Release 2.3, documentation updated on July 29, 2003.See A bout this document... for information on suggesting changes.Python中文社区前言Python中文社区Python 指南向前：Python 指南向上: P ython 指南向下：目录前言Copyright © 2001, 2002, 2003 Python Software Foundation. All rights reserved.Copyright © 2000 . All rights reserved.Copyright © 1995-2000 Corporation for National Research Initiatives. All rights reserved.Copyright © 1991-1995 Stichting Mathematisch Centrum. All rights reserved.See the end of this document for complete license and permissions information.概要：Python 是一种容易学习的强大语言。
python图像处理库PIL介绍
python 图像处理库 PIL 介绍 1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会 错过这一门盛宴。
PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版 本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文 件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。
然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。
如果载 入文件失败， 则会引起一个 IOError ； 若无返回错误， 则 open 函数返回一个 Image 对象。
现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即： 1 >>> import Image 2 >>> im = Image.open("j.jpg") 3 >>> print im.format, im.size, im.mode 4 JPEG (440, 330) RGB 这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image） ，此外还有，L（luminance） ，CMTK（pre-press image） 。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。
比如，显 示最新载入的图像： 1 >>>im.show() 2 >>> 输出原图：3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename ) 3.2 Cutting and Pasting and Merging Images : crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。
Python学习手册（第4版）中文版.pdf全文免费
Python学习⼿册（第4版）中⽂版.pdf全⽂免费第⼋部分⾼级话题第36章 Unicode和字节字符串在本书的核⼼类型部分关于字符串的⼀章中（第章），我有意地限制了⼤多数 7 P y t h o n程序员需要了解的字符串话题的⼦集的范围。
因为⼤多数程序员只是处理像A S C I I这样的⽂本的简单形式，他们快乐地使⽤着Python 的基本的字符串类型及其相关的操作， str并且不需要掌握更加⾼级的字符串概念。
实际上，这样的程序员很⼤程度上可以忽略Python 3.0 中的字符串的变化，并且继续使⽤他们过去所使⽤的字符串。
另⼀⽅⾯，⼀些程序员处理更加专业的数据类型：⾮A S C I I 的字符串集、图像⽂件内容，等等。
对于这些程序员（以及其他可能某⼀天加⼊这⼀队伍的程序员），在本章中，我们将介绍P y t h on字符串的其他内容，并且探讨P y t h on字符串模型中⼀些较为⾼级的话题。
特别是，我们将介绍Python⽀持的Unicode⽂本的基础知识——在国际化应⽤程序中使⽤的宽字符字符串，以及⼆进制数据——表⽰绝对的字节值的字符串。
我们将看到，⾼级的字符串表⽰法在Python 当前版本中已经产⽣了分歧：· Python 3.0为⼆进制数据提供了⼀种替代字符串类型，并且在其常规的字符串类型中⽀持⽂本（看作的⼀种简单类型）。
Unicode ASCII Unicode· Python 2.6为⾮ASCII Unicode⽂本提供了⼀种替代字符串类型，并且在其常规的字符串类型中⽀持简单⽂本和⼆进制数据。
此外，由于P y t h o n 的字符串模式对于如何处理⾮A SC I I⽂件有着直接的影响，我们还将在这⾥介绍相关话题的基础知识。
最后，我们还将简单地看看⼀些⾼级字符串和⼆进制⼯具，例如模式匹配、对象pickle化、⼆进制数据包装和XML解析，以及Python 3.。
python中文说明书
python中文说明书
Python是一种高级的编程语言，它是一种通用类型的语言，
可以用于开发各种类型的应用程序。
Python的语法简洁易懂，使得它成为初学者学习编程的首选语言之一。
它也被广泛用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。
Python的优点之一是它具有丰富的函数库和模块，这些库和
模块可以帮助开发人员更快速、高效地开发应用程序。
Python
还支持面向对象的编程风格，使得代码更加模块化、可维护。
同时，Python内置了许多常用的功能，如文件操作、字符串
处理等，使得开发任务更加便捷。
Python还具有跨平台的特性，可以在不同的操作系统上运行，如Windows、Linux、Mac OS等。
这使得开发人员可以在不同的环境中开发和测试Python程序。
Python有许多流行的开发框架和工具，如Django、Flask等，
这些工具可以帮助开发人员更快地构建Web应用程序。
总之，Python是一种功能强大、易学易用的编程语言，适合
初学者和有经验的开发人员。
无论是快速原型开发还是大规模应用开发，Python都是一个不错的选择。
python图像库PIL详解
python图像库PIL详解PIL详细文档The most important class in the Python Imaging Library is the Image class, defined in the module with the same name. You can create instances of this class in several ways; either by loading images from files, processing other images, or creating images from scratch.解释：Python映像库中最重要的类是Image类，定义在具有相同名称的模块中。
您可以通过多种方式创建该类的实例；通过从文件加载图像，处理其他图像，或从头创建图像/。
1、简单实用Image函数从文件加载图像，用Image函数的open方法>>> from PIL import Image>>> im = Image.open("hopper.ppm")如果成功，这个函数将返回一个图像对象。
现在您可以使用实例属性来检查文件内容>>> from __future__ import print_function>>> print(im.format, im.size, im.mode)PPM (512, 512) RGBformat属性识别图形的源，若图片不是从文件读取的将显示None；size属性是一个包含宽度和高度的二元数组(以像素为单位)；mode属性定义了图像中波段的数量和名称，以及像素类型和深度save 要保存文件，请使用Image类的save()方法常见的模式是“L”(亮度)用于灰度图像，“RGB”用于真正的彩色图像，以及“CMYK”用于预压图像一旦有了Image类的实例，就可以使用该类定义的方法来处理和操作图像>>> im.show() #显示刚刚加载的图像show()的标准版本不是很有效，因为它将图像保存到一个临时文件中，并调用xv实用程序来显示图像。
ImageLab中文操作手册
ImageLab中文操作手册12020年4月19日22020年4月19日Image Lab ™中文操作手册F F a a s s t t a a n n d d R R e e l l i i a a b b l l ee32020年4月19日Image Lab 全自动图像获取和分析软件用于Molecular Imager ChemiDoc™ XRS+、Molecular Imager Gel Doc™ XR+ 和 Criterion Stain Free TM 成像系统，可应用于凝胶电泳和转印膜的数字成像和分析，而自动化的工作流程能加速图像获取步骤及参数优化，并针对调整好的凝胶或转印膜影像进行系统性分析，进而得到所需的分析数据结果。
一、软件操作界面启动精灵程序桌面主窗口工具列分析工具列状态列42020年4月19日1. 主窗口工具列档案管理 分析数据Re su lts D a ta2. 显示工具列3. 分析工具列（1）图像工具（Image To ols ）（2）泳道及条带工具（Lane and Ban d To ols ） （3）分子量工具（MW Molecular W e igh t ） （4）自动定量工具（Q u anti ty Too l s ） （5）注释工具（A nnot a tion To ols ） （6）手动定量工具（V o lum e To ol s ）放大图像显示缩小全窗口亮度明暗度改变图像转换3D 成模图像信52020年4月19日二、使用Image Lab 软件进行化学发光图像获取流程 1. 建立图像获取程序：在凝胶成像（Gel Imaging ）对话框中选择Chemi（化学发光）应用程序(1) 在成像区域（ImagingArea ）对话框中的下拉式选单中选择合适的样品大小（非必须，可之后经过Position Gel 选择）(2) 选择成像曝光（ImageExposure ）方法，能够人为评估曝光时间并以手动设定（Manual Exposure ），或是使用信号累积模式（Signal Accumulation Mode ，SAM ）来进行操作。
PythonImagingLibrary中文手册p
PythonImagingLibrary中文手册p这是P I L的官方手册，2005年5月6日本中文手册来你可以在PythonWare library找到改文档其它格式的版本以及先前的版本。
原版出处：htt目录1.Python Imaging Library 中文手册2.第一部分：介绍1.概览1.介绍2.图像归档处理3.图像显示4.图像处理2.入门导引1.使用Image 类2.读写图像3.裁剪、粘贴和合并图像4.滚动一幅图像5.分离与合并通道3.几何变换1.简单的几何变换2.transpose图像4.颜色变换1.转换图像颜色模式5.图像增强1.滤波器1.使用滤波器2.点操作1.使用点变换2.处理单个通道1.增强图像6.图像序列1.读取图像序列2.一个序列迭代类7.Postscript格式打印1.Drawing Postscript8.更多关于读取图像1.控制解码器3.概念1.通道2.模式3.大小4.坐标系统5.调色板6.信息7.滤波器4.第二部分：模块手册5.Image 模块1.例子2.函数1.new2.open3.blend/doc/1715387318.html posite5.eval6.frombuffer7.fromstring8.merge1.convert2.copy3.crop4.draft5.filter6.fromstring7.getbands8.getbbox9.getdata10.getextrema11.getpixel12.histogram13.load14.offset15.paste16.point17.putalpha18.putdata19.putpalette20.putpixel21.resize22.rotate23.save24.seek25.show26.split27.tell28.thumbnail29.tobitmap30.tostring31.transform32.transpose33.verify4.属性1.format2.mode3.size4.palette/doc/1715387318.html 6.ImageChops 模块1.函数1.constant2.duplicate3.invert4.lighter5.darker6.difference7.multiply8.screen9.add10.subtract11.blend/doc/1715387318.html posite13.offset7.ImageColor 模块1.Colour Names2.函数1.getrgb2.getcolor8.ImageDraw 模块1.Example2.Concepts1.Coordinates2.Colour Names3.Fonts3.函数1.Draw4.方法1.arc2.bitmap3.chord4.ellipse5.line6.pieslice7.point8.polygon9.rectangle10.text11.textsize5.Options1.outline2.fill3.font/doc/1715387318.html patibility1.ImageDraw2.setink3.setfill4.setfont9.ImageEnhance 模块1.Example2.Interface3.The Color Class4.The Brightness Class5.The Contrast Class6.The Sharpness Class 10.ImageFile 模块1.Example2.函数1.Parser3.方法1.feed11.ImageFileIO 模块1.函数12.ImageFilter 模块1.Example2.Filters1.Kernel2.RankFilter3.MinFilter4.MedianFilter5.MaxFilter 13.ImageFont 模块1.例子2.函数1.load2.load_path3.truetype4.load_default3.方法1.getsize2.getmask 14.ImageGrab 模块1.函数1.grab2.grabclipboard 15.ImageOps 模块1.函数1.autocontrast2.colorize3.crop4.deform5.equalize6.expand7.fit8.flip9.grayscale10.invert11.mirror12.posterize13.solarize16.ImagePath 模块1.函数1.Path17.ImagePalette 模块1.例子2.类1.ImagePalette 18.ImageSequence 模块1.函数1.Iterator2.方法1.Operator [] 19.ImageStat 模块1.函数1.Stat2.Attributes1.extrema2.count3.sum4.sum25.pixel6.median7.rms8.var9.stddev20.ImageTk 模块1.The BitmapImage Class2.The PhotoImage Class 21.ImageWin 模块1.Dib 类1.Dib2.方法1.expose2.draw3.palette4.paste22.PSDraw 模块1.Classes1.PSDraw2.PSDraw 方法1.begin2.end3.line4.rectangle5.text6.setfont7.setink8.setfill23.ImageCrackCode 模块(PIL Plus) 1.函数1.CrackCode2.方法and attributes1.area2.bbox3.caliper4.centroid5.edge6.links7.offset8.start9.top10.hit11.topath12.getmask13.getoutline24.ImageMath 模块(PIL Plus)1.例子2.函数1.eval3.表达式语法1.运算符2.内建函数25.第三部分：工具手册26.pildriver 工具1.例子2.The PILDriver Class3.方法4.pilconvert 工具5.pilfile 工具6.pilfont 工具7.pilprint 工具27.附录1.软件许可证2.技术支持3.图像文件格式4.编写自己的文件解码器28.译注：中英文术语对照表第一部分：介绍PIL 1.1.5 | 2005年5月5日| Fredrik Lundh概览介绍Python Imaging Library?为Python解释器提供了图像处理的功能。
image lab软件中文说明
查看图像475查看图像一旦凝胶成像，图像便会显示在工作区中。
很多控件都可以优化查看效果并对图像进行分析。
结果概述这是具有条带和泳道检测及注释功能的凝胶图像。
标记会识别可显示或隐藏的图像覆盖。
请参阅显示凝胶选项（第 48页）获取完整信息。
Gel Doc TM EZ 系统 | 查看图像48有多种方式可以查看与结果关联的数据。
可以将数据作为分析表、泳道轮廓、标准曲线和报告进行查看。
请参阅显示数据（第 54 页）。
显示凝胶图像显示在第 47 页上的凝胶图像上方的工具栏图标。
以下部分将对每个工具进行描述。
显示凝胶选项注释可以选择是否显示图像上已绘制的文本和箭头注释。
泳道和条带可以打开或关闭任意图像覆盖，比如泳道框架、泳道、条带、泳道标记和分子量图例。
显示凝胶图像49条带属性可以显示所选泳道或所有泳道的以下属性。
•条带数•条带标记•分子量•相对前沿•体积•绝对定量•相对定量•条带 %•泳道 %体积如果已在凝胶上绘制好体积边界，则可以显示体积边界及其体积标记。
缩放工具缩放工具可以调整凝胶图像的大小。
单击放大镜的“+”符号可以放大图像；单击“-”符号可以缩小图像。
也可以通过鼠标右键对图像进行缩放。
右键单击并拖动以选择要放大的区域。
再次右键单击以返回到原始视图。
也可以通过鼠标上的滚轮（如果有的话）调整图像大小。
适合窗口如果当前已对图像某个区域进行放大，单击此按钮便可显示整个图像。
Gel Doc TM EZ 系统 | 查看图像50图像转换使用“图像转换”对话框可以调整图像亮度和对比度以优化图像显示效果，以便看清模糊图像。
最大和最小范围会随图像现有的明暗度值而改变。
注意：这些调整并不会更改数据，只会更改数据的显示方式。
肉眼无法看到图像包含的完整范围。
频率分布柱状图会显示图像中的总数据范围和范围内每个点上的数据量。
“自动缩放”按钮会自动确定特定图像的最佳设置。
图像最亮的部分会设置为最小强度，最暗的部分会设置为最大强度。
pillow中文手册
pillow中文手册Pillow（Python Imaging Library）是一款强大的Python图像处理库，可用于读取、写入和操作各种图像格式。
以下是一些常用的Pillow模块和函数的中文手册：1. Image模块open函数：用于打开图像文件，并返回Image对象。
例如：im = ("")。
save函数：用于将Image对象保存为文件。
例如：("")。
show函数：用于在默认图像查看器中显示图像。
例如：()。
2. Image对象属性mode：图像模式，如"RGB"、"L"等。
size：图像尺寸，以像素为单位，表示为(width, height)元组。
getpixel函数：用于获取指定像素位置的颜色值。
例如：color = ((x, y))。
3. Image对象方法crop函数：用于裁剪图像，指定裁剪区域。
例如：im = ((left, upper, right, lower))。
paste函数：用于将另一幅图像粘贴到当前图像的指定位置。
例如：(another_im, (x, y))。
resize函数：用于调整图像大小。
例如：im = ((width, height))。
rotate函数：用于旋转图像。
例如：im = (angle)。
transform函数：用于对图像进行变换，如缩放、旋转等。
例如：im = (size, operation, data)。
4. Image模块中其他常用模块和函数ImageFilter模块：提供了一系列滤波器函数，可用于对图像进行滤波处理，如模糊、锐化等。
ImageDraw模块：提供了绘图工具，可用于在图像上绘制图形、文本等。
ImageEnhance模块：提供了一系列增强图像质量的函数，如调整亮度、对比度等。
以上是Pillow库的一些常用模块和函数的中文手册，可以帮助您更好地使用该库进行图像处理。
Python图像处理与识别入门教程
Python图像处理与识别入门教程第一章：Python图像处理基础在这一章中，我们将介绍Python中常用的图像处理库以及基本的图像处理概念。
首先是PIL（Python Imaging Library），它是Python中广泛使用的图像处理库之一。
我们将学习如何安装和导入PIL，并了解如何打开、保存和显示图像。
接下来，我们将介绍图像的像素表示、通道、色彩空间以及基本的图像处理操作，如裁剪、旋转、缩放和翻转等。
第二章：图像增强和滤波在本章中，我们将学习如何使用Python进行图像增强和滤波操作。
首先是图像的亮度和对比度调整，我们将介绍如何使用PIL 库中的函数来改变图像的亮度和对比度。
接下来，我们将学习图像的直方图均衡化和自适应直方图均衡化，以提高图像的质量和视觉效果。
然后，我们将介绍一些常用的图像滤波方法，例如平滑滤波、锐化滤波以及边缘检测等，以帮助我们改善图像的清晰度和细节。
第三章：图像特征提取与描述在这一章中，我们将介绍如何使用Python进行图像特征提取与描述。
首先是图像的颜色特征提取，我们将学习如何使用局部颜色直方图和全局颜色直方图来表示图像的颜色信息。
然后，我们将介绍图像的纹理特征提取，例如灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）等。
接着，我们将学习使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像的关键点和特征描述符，以及使用ORB（Oriented Fast and Rotated BRIEF）算法进行特征匹配。
第四章：图像识别与分类本章将介绍如何使用Python进行图像识别与分类。
首先，我们将学习使用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等，进行图像分类任务。
然后，我们将介绍使用深度学习框架TensorFlow进行图像分类的方法，包括如何构建卷积神经网络（CNN）模型进行图像识别，并介绍迁移学习的概念，以提高我们的分类准确度。
最后，我们将探讨目标检测与图像分割等相关技术，以应对更复杂的图像处理和识别任务。
Python图像处理库的使用方法及性能评估
Python图像处理库的使用方法及性能评估简介：图像处理是计算机视觉和机器学习领域中的重要任务之一。
Python 作为一种简洁易用的编程语言，拥有丰富的图像处理库，可以帮助开发者完成各种图像处理任务。
本文将介绍一些常用的Python图像处理库，以及对它们的性能评估。
一、PIL(Python Imaging Library)PIL是Python中最常用的图像处理库之一，提供了丰富的图像处理功能，包括图像的增强、滤波、裁剪、旋转、调整大小等。
它具有简洁的API和良好的文档，适合初学者使用。
PIL的安装方法：在命令行中运行以下命令进行安装：pip install pillowPIL的使用方法：以下是PIL库中一些常用功能的使用方法示例：1. 图像打开和保存：from PIL import Image# 打开图像image = Image.open('image.jpg')# 保存图像image.save('output.jpg')2. 图像的调整大小：from PIL import Image# 打开图像image = Image.open('image.jpg')# 调整图像大小为指定大小resized_image = image.resize((500, 300)) # 保存调整后的图像resized_image.save('resized.jpg')3. 图像的旋转：from PIL import Image# 打开图像image = Image.open('image.jpg')# 将图像旋转45度rotated_image = image.rotate(45)# 保存旋转后的图像rotated_image.save('rotated.jpg')4. 图像的滤波：from PIL import Image, ImageFilter# 打开图像image = Image.open('image.jpg')# 进行高斯模糊滤波blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))# 保存滤波后的图像blurred_image.save('blurred.jpg')二、OpenCVOpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
Python图像处理库Pillow常用使用方法
Python图像处理库Pillow常⽤使⽤⽅法PIL(Python Imaging Library)是Python⼀个强⼤⽅便的图像处理库，只⽀持到Python2.7。
Pillow是PIL的⼀个派⽣分⽀，在Python3中⽤Pillow代替PIL。
Pillow官⽹：下⾯是使⽤例⼦，⽤法可见代码注释。
from PIL import Image,ImageFilter,ImageGrab,ImageDraw,ImageFont# 创建图⽚：宽800*⾼600，红⾊imNew = Image.new('RGB',(800,600),(255,0,0))# 显⽰图⽚#imNew.show()# 抓取屏幕imGrab = ImageGrab.grab()imGrab.save('grab.jpg', 'jpeg')# 打开图⽚im = Image.open('1.jpg')# 复制图⽚im1 = im.copy()im2 = im.copy()im3 = im.copy()im4 = im.copy()im5 = im.copy()im6 = im.copy()im7 = im.copy()# 获得图⽚宽⾼:w, h = im.sizeprint('图⽚宽⾼:{} * {}'.format(w, h))# 缩略图（图⽚不会被拉伸，只能缩⼩）im.thumbnail((w//2, h//2))im.save('1_thumbnail.jpg', 'jpeg')# 缩放（图⽚可能会被拉伸，可缩⼩也可放⼤）im1 = im1.resize((w//2, h//2))im1.save('1_resize.jpg', 'jpeg')# 模糊图⽚im2 = im2.filter(ImageFilter.BLUR)im2.save('1_blur.jpg', 'jpeg')# 旋转图⽚，逆时钟旋转45度im3 = im3.rotate(45)im3.save('1_rotate.jpg', 'jpeg')# 图⽚转换：左右转换 FLIP_LEFT_RIGHT，上下转换 FLIP_TOP_BOTTOMim4 = im4.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)im4.save('1_transpose.jpg', 'jpeg')# 图⽚裁剪box = (200,200,400,400) #左上⾓(0,0)，4元组表⽰坐标位置：左、上、右、下im5 = im5.crop(box)im5.save('1_crop.jpg', 'jpeg')# 图⽚上添加⽂字draw = ImageDraw.Draw(im6)#truetype设置字体、⽂字⼤⼩#stxingka.ttf华⽂⾏楷 simkai.ttf 楷体 simli.ttf ⾪书font = ImageFont.truetype("C:\\WINDOWS\\Fonts\\stxingka.ttf", 20)draw.text((100,100), ('hello word \n你好，世界'), fill='#0000ff', font=font)im6.save('1_drawText.jpg', 'jpeg')# 图⽚上添加图⽚（粘贴图⽚）imTmp = Image.new('RGB',(30,30),'blue')im7.paste(imTmp, (50,50)) #第2个参数为坐标im7.save('1_paste.jpg','jpeg')# 图⽚横向拼接：拼接上⾯im6、im7（两张图⽚⼤⼩⼀样）im6Width, im6Height = im6.sizeimHorizontal = Image.new('RGB', (im6Width * 2, im6Height))imHorizontal.paste(im6, (0,0))imHorizontal.paste(im7, (im6Width,0))imHorizontal.save('1_horizontal.jpg', 'jpeg')# 图⽚竖向拼接：拼接上⾯im6、im7imVertical = Image.new('RGB', (im6Width, im6Height*2)) imVertical.paste(im6, (0,0))imVertical.paste(im7, (0,im6Height))imVertical.save('1_vertical.jpg', 'jpeg')。
python中文参考手册
python中文参考手册
Python中文参考手册是针对Python编程语言的中文参考指南，它详细介绍了Python语言的基础知识、语法、数据类型、控制结构、函数、模块、文件操作等方面的内容。
该手册可以帮助Python初学者快速入门，也可以为有一定Python基础的开发者提供参考和帮助。
手册中提供了大量的示例代码和注释，可以帮助读者更好地理解Python语言的特性和用法。
此外，该手册还介绍了Python的常用库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以帮助读者更好地进行数据处理、机器学习等方面的开发。
总的来说，Python中文参考手册是一本非常实用的编程指南，对于学习Python编程语言的读者来说非常有价值。
Python技术中用于图像处理的常见库介绍
Python技术中用于图像处理的常见库介绍Python是一门功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
在Python中，有许多常见的库可以帮助我们处理和操作图像数据。
本文将介绍一些常见的Python图像处理库。
PIL（Python Imaging Library）是Python中最常用的图像处理库之一。
它提供了广泛的图像处理功能，包括图片的打开、保存、剪裁、缩放、旋转等等。
PIL支持多种图像格式，并且可以通过使用插件来支持更多的格式。
PIL的简单易用性使得它成为了图像处理领域的首选工具之一。
除了PIL之外，OpenCV（开源计算机视觉库）也是一个非常流行的图像处理库。
OpenCV不仅仅是一个图像处理库，它还包括了许多计算机视觉和机器学习的功能。
OpenCV可以用于人脸检测、图像识别、特征提取等多个应用领域。
通过OpenCV，我们可以对图像进行各种操作，比如边缘检测、滤波、形态学处理等。
OpenCV的强大功能使得它成为了计算机视觉和图像处理领域的不可或缺的工具。
另一个常见的图像处理库是scikit-image。
scikit-image提供了许多高级的图像处理算法和函数，比如图像分割、图像滤波、形态学操作等。
scikit-image的特点是简单易用，同时也具有很好的性能。
它提供了丰富的文档和示例代码，有助于我们理解和学习图像处理的一些基本概念和算法。
除了上述几个常见的库之外，还有一些其他特定领域的图像处理库，比如pytesseract用于OCR（光学字符识别），SimpleCV用于计算机视觉教育等。
这些库都具有自己的特点和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据需求选择适合的图像处理库。
如果只是进行简单的图像处理操作，比如图片的旋转、缩放等，PIL就已经足够了。
对于一些更加复杂的应用，比如计算机视觉和机器学习领域的应用，可以选择OpenCV或者scikit-image。
当然，根据具体情况，我们也可以同时使用多个库来实现更加复杂的功能。
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这是P I L的官方手册，2005年5月6日本中文手册来你可以在PythonWare library找到改文档其它格式的版本以及先前的版本。
原版出处：htt目录1.Python Imaging Library 中文手册2.第一部分：介绍1.概览1.介绍2.图像归档处理3.图像显示4.图像处理2.入门导引1.使用Image 类2.读写图像3.裁剪、粘贴和合并图像4.滚动一幅图像5.分离与合并通道3.几何变换1.简单的几何变换2.transpose图像4.颜色变换1.转换图像颜色模式5.图像增强1.滤波器1.使用滤波器2.点操作1.使用点变换2.处理单个通道3.增强1.增强图像6.图像序列1.读取图像序列2.一个序列迭代类7.Postscript格式打印1.Drawing Postscript8.更多关于读取图像1.控制解码器3.概念1.通道2.模式3.大小4.坐标系统5.调色板6.信息7.滤波器4.第二部分：模块手册5.Image 模块1.例子2.函数1.new2.open3.blendposite5.eval6.frombuffer7.fromstring8.merge3.方法1.convert2.copy3.crop4.draft5.filter6.fromstring7.getbands8.getbbox9.getdata10.getextrema11.getpixel12.histogram13.load14.offset15.paste16.point17.putalpha18.putdata19.putpalette20.putpixel21.resize22.rotate23.save24.seek25.show26.split27.tell28.thumbnail29.tobitmap30.tostring31.transform32.transpose33.verify4.属性1.format2.mode3.size4.palette6.ImageChops 模块1.函数1.constant2.duplicate3.invert4.lighter5.darker6.difference7.multiply8.screen9.add10.subtract11.blendposite13.offset7.ImageColor 模块1.Colour Names2.函数1.getrgb2.getcolor8.ImageDraw 模块1.Example2.Concepts1.Coordinates2.Colour Names3.Fonts3.函数1.Draw4.方法1.arc2.bitmap3.chord4.ellipse5.line6.pieslice7.point8.polygon9.rectangle10.text11.textsize5.Options1.outline2.fill3.fontpatibility1.ImageDraw2.setink3.setfill4.setfont9.ImageEnhance 模块1.Example2.Interface3.The Color Class4.The Brightness Class5.The Contrast Class6.The Sharpness Class 10.ImageFile 模块1.Example2.函数1.Parser3.方法1.feed11.ImageFileIO 模块1.函数12.ImageFilter 模块1.Example2.Filters1.Kernel2.RankFilter3.MinFilter4.MedianFilter5.MaxFilter 13.ImageFont 模块1.例子2.函数1.load2.load_path3.truetype4.load_default3.方法1.getsize2.getmask 14.ImageGrab 模块1.函数1.grab2.grabclipboard 15.ImageOps 模块1.函数1.autocontrast2.colorize3.crop4.deform5.equalize6.expand7.fit8.flip9.grayscale10.invert11.mirror12.posterize13.solarize16.ImagePath 模块1.函数1.Path17.ImagePalette 模块1.例子2.类1.ImagePalette 18.ImageSequence 模块1.函数1.Iterator2.方法1.Operator [] 19.ImageStat 模块1.函数1.Stat2.Attributes1.extrema2.count3.sum4.sum25.pixel6.median7.rms8.var9.stddev20.ImageTk 模块1.The BitmapImage Class2.The PhotoImage Class21.ImageWin 模块1.Dib 类1.Dib2.方法1.expose2.draw3.palette4.paste22.PSDraw 模块1.Classes1.PSDraw2.PSDraw 方法1.begin2.end3.line4.rectangle5.text6.setfont7.setink8.setfill23.ImageCrackCode 模块(PIL Plus)1.函数1.CrackCode2.方法and attributes1.area2.bbox3.caliper4.centroid5.edge6.links7.offset8.start9.top10.hit11.topath12.getmask13.getoutline24.ImageMath 模块(PIL Plus)1.例子2.函数1.eval3.表达式语法1.运算符2.内建函数25.第三部分：工具手册26.pildriver 工具1.例子2.The PILDriver Class3.方法4.pilconvert 工具5.pilfile 工具6.pilfont 工具7.pilprint 工具27.附录1.软件许可证2.技术支持3.图像文件格式4.编写自己的文件解码器28.译注：中英文术语对照表第一部分：介绍PIL 1.1.5 | 2005年5月5日| Fredrik Lundh概览介绍Python Imaging Library?为Python解释器提供了图像处理的功能。
这个库提供了广泛的文件格式支持、高效的内部表示以及相当强大的图像处理功能。
这个图像处理库的核心被设计成为能够快速访问以几种基本像素类型表示的图像数据。
它为通用图像处理工具提供了一个坚实基础。
让我们来看一些这个库可能的用途：图像归档处理Python Imaging Library适合编写图像归档和批处理应用程序。
使用这个库可以创建缩略图、转换文件格式、打印图像等。
当前版本的库能够识别和读取很多的图像格式。
而能够输出的格式被特意限制于在交换和展示图像中最常用的格式上。
图像显示当前版本的库包含Tk的PhotoImage?和?BitmapImage?接口，也包含Windows的DIB接口（可以同PythonWin和其他基于Windows的界面工具包一起使用）。
还有一些其他的PIL 支持提供了很多其他的GUI工具包。
为了调试方便，库中有一个?show?方法，它把图像保存到磁盘中，并调用外部显示工具来显示它。
图像处理这个库提供了基本的图像处理功能，包括点操作、一些内建滤波核的滤波操作以及颜色空间变换操作。
这个库也支持图像的缩放、旋转及任何仿射（affine）变换。
库中包含一个histogram方法，可以从图像中提取某些统计特征。
用它可以实现自动的对比度增强以及全局统计分析功能。
入门导引使用Image 类Python Imaging Library中最重要的类是Image 类，它定义在与它同名的模块中。
有多种创建这个类的对象的方法：可以从文件中读取得到，也可以从其他图像经处理得到，或者创建一个全新的。
要从文件读取图像，可以使用Image 模块提供的open 函数。
切换行号显示1 >>> import Image2 >>> im = Image.open("lena.ppm")3如果成功，这个函数返回一个Image 对象。
可以使用这个对象的属性来查看文件的内容。
切换行号显示1 >>> print im.format, im.size, im.mode2 PPM (512, 512) RGB3format 属性表示图像的原始格式。
如果图像不是从文件中读取的，则它被设置成None。
size 属性是一个2元组，表示图像的宽度和高度（以像素为单位）。
mode 属性定义图像的色彩通道的数量与名字，同时也包括像素的类型和颜色深度信息。
通常来说，灰度图像的mode 是"L" (luminance)，真彩色图像的mode是"RGB" ，而用来打印的图像的mode是"CMYK"。
如果文件不能打开，会抛出一个IOError 异常。
一旦有了一个Image 类的对象，接下来就可以使用这个类定义的方法来处理和操作图像了。
比如说，显示刚才打开的文件：切换行号显示1 >>> im.show()2（show 的标准实现不是很高效，因为它先将图像保存成一个临时文件，然后调用xv 程序来显示图像。
如果你没有安装xv ，它甚至不能工作。
然而如果它可用，它将是非常方便的出错和测试的工具。
）接下来的内容将对库中提供的一些函数进行一个概述。
读写图像Python Imaging Library 支持很广泛的图象文件格式。
要从磁盘上读取文件，使用Image 模块提供的open 函数。
你不必了解你要打开的文件的格式，库会自动根据文件的内容来确定图像的格式。
要保存文件，使用Image 类的save 方法。
保存文件时，文件名就变得非常重要了。
除非你指定了格式，否则库会根据文件扩展名来决定使用哪种格式存储。
将文件转换成JPEG切换行号显示1 import os, sys2 import Image34 for infile in sys.argv[1:]:56 outfile = f + ".jpg"7 if infile != outfile:8 try:9 Image.open(infile).save(outfile)10 except IOError:11 print"cannot convert", infile12save 方法可以带第二个参数，用来显式指定要保存的文件的格式。