这篇博客对你可能意义不大,对于我而言相对重要一些!!!!

因为某人的需求,喊我写一个计算图片灰度值,标准差的代码,计划用js来写,查了一下两种写法,一种用canvas获取img的属性,根据像素的灰度值进行计算;另一种是node+opencv来写,但是Windows在node环境下配置opencv好像优点麻烦,果断放弃。

想着某人平常在写Python的代码,就试着写了一下,发现python和js的差别还是挺大的,因为对python的语法不太了解,导致以js的语法规则来写python语句,有点费神,哈哈哈,不过最终搞明白了一般。

这里只是用python的PIL库来进行图像处理,收获颇多。

安装PIL,命令行直接pip install PIL是有问题的,python2.7以后已经用pillow来代替PIL了,所以。。。

这里是python的代码:

# coding=utf-8
from PIL import Image
import osdef img_to_gray(file_path):return Image.open(file_path).convert("L")# PIL的图片格式转换def calc_avg_gray(path):img = Image.open(path).convert("L")width, height, sum = img.size[0], img.size[1], 0for i in range(width):for j in range(height):sum += img.getpixel((i, j))return int(sum / (width * height))  # 计算图片的平均值,取整path = os.path.abspath('.') + "\imgs\\"
files = os.listdir(path)
for file in files:_path = path + fileprint("图片:" + _path, ", 灰度值:%d" % calc_avg_gray(_path))

项目目录结构如下:

运行结果如下:

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