【Python】图像和办公文档的处理

图像和办公文档处理

用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中,Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块,但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。

操作图像

计算机图像相关知识
  1. 颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是被我们称为美术三原色的东西,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他的颜色,因此这三种颜色就是色光三原色,所以我们通常会将一个颜色表示为一个RGB值或RGBA值(其中的A表示Alpha通道,它决定了透过这个图像的像素,也就是透明度)。

    名称 RGBA值 名称 RGBA值
    White (255, 255, 255, 255) Red (255, 0, 0, 255)
    Green (0, 255, 0, 255) Blue (0, 0, 255, 255)
    Gray (128, 128, 128, 255) Yellow (255, 255, 0, 255)
    Black (0, 0, 0, 255) Purple (128, 0, 128, 255)
  2. 像素。对于一个由数字序列表示的图像来说,最小的单位就是图像上单一颜色的小方格,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置决定了该图像最终呈现出来的样子,它们是不可分割的单位,我们通常称之为像素(pixel)。每一个图像都包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。

用Pillow操作图像

Pillow是由从著名的Python图像处理库PIL发展出来的一个分支,通过Pillow可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。可以使用下面的命令来安装Pillow。

shell 复制代码
pip install pillow

Pillow中最为重要的是Image类,读取和处理图像都要通过这个类来完成。

python 复制代码
 from PIL import Image

 image = Image.open('./res/guido.jpg')
 image.format, image.size, image.mode
('JPEG', (500, 750), 'RGB')
 image.show()
  1. 剪裁图像

    python 复制代码
     image = Image.open('./res/guido.jpg')
     rect = 80, 20, 310, 360
     image.crop(rect).show()
  2. 生成缩略图

    python 复制代码
     image = Image.open('./res/guido.jpg')
     size = 128, 128
     image.thumbnail(size)
     image.show()
  3. 缩放和黏贴图像

    python 复制代码
     image1 = Image.open('./res/luohao.png')
     image2 = Image.open('./res/guido.jpg')
     rect = 80, 20, 310, 360
     guido_head = image2.crop(rect)
     width, height = guido_head.size
     image1.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40))
  4. 旋转和翻转

    python 复制代码
     image = Image.open('./res/guido.png')
     image.rotate(180).show()
     image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show()
  5. 操作像素

    python 复制代码
     image = Image.open('./res/guido.jpg')
     for x in range(80, 310):
        for y in range(20, 360):
             image.putpixel((x, y), (128, 128, 128))
     
     image.show()
  6. 滤镜效果

    python 复制代码
     from PIL import Image, ImageFilter
    
     image = Image.open('./res/guido.jpg')
     image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()

处理Excel电子表格

Python的openpyxl模块让我们可以在Python程序中读取和修改Excel电子表格,由于微软从Office 2007开始使用了新的文件格式,这使得Office Excel和LibreOffice Calc、OpenOffice Calc是完全兼容的,这就意味着openpyxl模块也能处理来自这些软件生成的电子表格。

python 复制代码
import datetime

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws['A1'] = 42
ws.append([1, 2, 3])
ws['A2'] = datetime.datetime.now()

wb.save("sample.xlsx")

处理Word文档

利用python-docx模块,Python可以创建和修改Word文档,当然这里的Word文档不仅仅是指通过微软的Office软件创建的扩展名为docx的文档,LibreOffice Writer和OpenOffice Writer都是免费的字处理软件。

python 复制代码
from docx import Document
from docx.shared import Inches

document = Document()

document.add_heading('Document Title', 0)

p = document.add_paragraph('A plain paragraph having some ')
p.add_run('bold').bold = True
p.add_run(' and some ')
p.add_run('italic.').italic = True

document.add_heading('Heading, level 1', level=1)
document.add_paragraph('Intense quote', style='Intense Quote')

document.add_paragraph(
    'first item in unordered list', style='List Bullet'
)
document.add_paragraph(
    'first item in ordered list', style='List Number'
)

document.add_picture('monty-truth.png', width=Inches(1.25))

records = (
    (3, '101', 'Spam'),
    (7, '422', 'Eggs'),
    (4, '631', 'Spam, spam, eggs, and spam')
)

table = document.add_table(rows=1, cols=3)
hdr_cells = table.rows[0].cells
hdr_cells[0].text = 'Qty'
hdr_cells[1].text = 'Id'
hdr_cells[2].text = 'Desc'
for qty, id, desc in records:
    row_cells = table.add_row().cells
    row_cells[0].text = str(qty)
    row_cells[1].text = id
    row_cells[2].text = desc

document.add_page_break()

document.save('demo.docx')
相关推荐
蓝婷儿2 分钟前
Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比(逻辑回归 vs 决策树)
python·数据分析·逻辑回归
栗子~~6 分钟前
Python实战- Milvus 向量库 使用相关方法demo
开发语言·python·milvus
狐凄8 分钟前
Python实例题:基于 Flask 的在线聊天系统
开发语言·python
狐凄8 分钟前
Python实例题:基于 Flask 的任务管理系统
开发语言·python
William.csj13 分钟前
Pytorch——查看模型的推理引擎
人工智能·pytorch
NAGNIP13 分钟前
Transformer注意力机制——MHA&MQA&GQA
人工智能·算法
云原生社区17 分钟前
Fabric:为你的命令行安上 AI 管道
人工智能·开源·github
NAGNIP18 分钟前
一文搞懂KV-Cache
人工智能·算法
不摸鱼18 分钟前
顶级AI评论员:算力狂飙撞墙后,AI的下一场革命靠什么?| 不摸鱼的独立开发者日报(第43期)
人工智能·开源·资讯
JavaEdge在掘金18 分钟前
cursor 1.2发布!Agent规划、更好上下文支持 & 更快的 Tab 补全!
python