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三、计算机视觉_01图像的基本操作图像的读取和处理是计算机视觉领域中的一个基本任务，在Python中，有几个流行的库可以用来读取和处理图像数据

喜欢踢足球的老罗

也遇到过 PIL Image “image file is truncated“的问题属于活久见系列，最近工作上遇了该问题！背景：前端 APP使用 Android CameraX 的接口，拍摄并上传图片，然后 Python后端服务对图片裁剪与压缩处理。后端服务处理图片时有遇到image file is truncated的情况。还好我们前端 APP有做相关的数据埋点，以及日志收集到功能，利用这些基础设施，我们定位到了出问题的设备是一台红米，设备信息如下我们还拿到了出异常时， APP拍摄的照片，图片确实是被损坏了。如下是图片部分的截图，跟网络上遇到该问题时是一样的，图片底部渲染不出来。

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图片与PDF文件相互转换本文实现了提取PDF文件中包含的图片，和将多个图片合并转换为PDF文件，并给出了相应的python代码，说明了其中的几处注意要点。

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Python图像处理指南：PIL与OpenCV的比较【第136篇—PIL】前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。

图像处理工具包Pillow的使用分享使用pip命令安装Pillow库：在Python代码中导入Pillow库：使用Pillow库中的Image.open()方法打开要处理的图片文件：

python cv2.imread()和Image.open()的区别和联系cv2.imread()读出的数据格式是numpy，默认按照flag=1进行读取。例：flags：读取图片的方式，可选项 ① cv2.IMREAD_COLOR(1)：默认方式，3通道BGR彩色图像 ② cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0)：单通道灰度图像 ③ cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1)：原样返回（使用Alpha通道） ④ cv2.IMREAD_ANYDEPTH(2)：输入具有相应深度时返回16位/32位图像，否则转为8位 ⑤ cv2.IMREAD_ANYCOLOR(4)：以

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使用Python爬取网站数据并进行图像处理在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用于分析、挖掘、展示等多种目的。但是，如何从海量的网页中提取我们需要的数据呢？Python是一种强大而灵活的编程语言，它提供了许多用于爬虫和图像处理的库和工具，可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何使用Python爬取网站数据并进行图像处理的基本步骤和方法。