你可以用scipy包的misc.imsave函數(shù)，下面是示例代碼
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隨機(jī)生成一個600X800X3的矩陣，然后寫入圖片
import?numpy?as?np
from?scipy.misc?import?imsave
x?=?np.random.random((600,800,3))
imsave('meelo.jpg',?x)
轉(zhuǎn)為16進(jìn)制就是分別把紅綠藍(lán)三種顏色的色值轉(zhuǎn)為十六進(jìn)制，前面加個井號
#Win32#打開EXCELWinApp = win32com.client.DispatchEx('Excel.Application')#要處理的excel文件路徑#out.file是文件 絕對路徑WinBook = WinApp.Workbooks.Open(out_file) #要處理的excel頁WinSheet = WinBook.Worksheets('Sheet1') #單元格添加顏色WinSheet.Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3#或者Range("A1") WinSheet.Range("A1").Interior.ColorIndex = 3 #3=紅色,不同的值代表不同的顏色,可以去查看msdn vba 文檔,這就不詳細(xì)說了 #再是RGB調(diào)色方式#Cells 和 Range都可以,Range可以選擇一大片區(qū)域WinSheet.Cells(1, 1).Interior.Color = RGB(0, 0, 255) #或WinSheet.Range("A1").Interior.Color = RGB(255, 0, 255) #字體的顏色也是一樣WinSheet.Cells(1, 1).Font.ColorIndex = 3WinSheet.Cells(1, 1).Font.Color = RGB(0, 0, 255)
可以使用 Python Image Library 做，load() 函數(shù)會返回一個對象，這個對象我們可以把它當(dāng)作一個二維數(shù)組對待，而數(shù)組中存放的就是點的 RGB 值，可以很容易地訪問到任何像素點的 RGB 值：
from?PIL?import?Image
#?可以支持很多種圖片格式.
im?=?Image.open("your_picture.jpg")?
pix?=?im.load()
#?獲得圖片的尺度，可以用于迭代
print?im.size?
#?獲得某個像素點的?RGB?值，像素點坐標(biāo)由?[x,?y]?指定
print?pix[x,y]?
#?設(shè)置?[x,?y]?點的?RGB?的值為?value?
pix[x,y]?=?value
在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個庫操作圖片。本人偏愛 matpoltlib，因為它的語法更像 matlab。
一、matplotlib
1. 顯示圖片
復(fù)制代碼
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片
import numpy as np
lena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png
# 此時 lena 就已經(jīng)是一個 np.array 了，可以對它進(jìn)行任意處理
lena.shape #(512, 512, 3)
plt.imshow(lena) # 顯示圖片
plt.axis('off') # 不顯示坐標(biāo)軸
plt.show()
復(fù)制代碼
2. 顯示某個通道
復(fù)制代碼
# 顯示圖片的第一個通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此時會發(fā)現(xiàn)顯示的是熱量圖，不是我們預(yù)想的灰度圖，可以添加 cmap 參數(shù)，有如下幾種添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()
img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是熱量圖
plt.show()
復(fù)制代碼
3. 將 RGB 轉(zhuǎn)為灰度圖
matplotlib 中沒有合適的函數(shù)可以將 RGB 圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，可以根據(jù)公式自定義一個：
復(fù)制代碼
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
gray = rgb2gray(lena)
# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
plt.axis('off')
plt.show()
復(fù)制代碼
4. 對圖像進(jìn)行放縮
這里要用到 scipy
復(fù)制代碼
from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二個參數(shù)如果是整數(shù)，則為百分比，如果是tuple，則為輸出圖像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()
復(fù)制代碼
5. 保存圖像
5.1 保存 matplotlib 畫出的圖像
該方法適用于保存任何 matplotlib 畫出的圖像，相當(dāng)于一個 screencapture。
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')
5.2 將 array 保存為圖像
from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
5.3 直接保存 array
讀取之后還是可以按照前面顯示數(shù)組的方法對圖像進(jìn)行顯示，這種方法完全不會對圖像質(zhì)量造成損失
np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 會在保存的名字后面自動加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 讀取前面保存的數(shù)組
二、PIL
1. 顯示圖片
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
2. 將 PIL Image 圖片轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組
im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 區(qū)別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝
3. 保存 PIL 圖片
直接調(diào)用 Image 類的 save 方法
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
4. 將 numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 PIL 圖片
這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數(shù)組，注意這里讀入的數(shù)組是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數(shù)據(jù)是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進(jìn)行轉(zhuǎn)換：
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數(shù)據(jù)是 float32 型的，范圍是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()
5. RGB 轉(zhuǎn)換為灰度圖
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
turtle.seth(angle):是set head的縮寫，意思是設(shè)置海龜?shù)姆较?。它只改變海龜?shù)男羞M(jìn)方向（角度按逆時針），但不行進(jìn)，angle為絕對度數(shù)，一圈是360°。-40是朝右下方向
如圖所示
重慶分公司
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