图片读写
Pillow
对于图片的简单读写，常使用pillow进行操作，需要安装：pip install pillow，可以用来画图，或者进行图片读取、裁剪、识别等操作的第三方模块
- Image下：
读取图片（一般用Image方法，即from PIL import Image）
1.open()：打开图片,举例：image = Image.open("code.jpg")
2.show()：显示图片（我们真正点开文件），举例：image.show()
3.save()：保存图片，举例：image.save("aaa.jpg")，其还有别的参数如保存格式format、图片质量quality，比如我们要以jpg格式保存，并且图片质量是原来的百分之80,：image.save("aaa.jpg", format="jpeg", quality=80)
4.getpixel ()：某一像素点的颜色，传入的像素位置是元组，举例：image.getpixel((0,1))
5.thumbnail()：设置图片尺寸，举例：image.thumbnail((128,128))
6.size：获取图片尺寸，举例：image.size，返回元组类型，两个值分别为宽和高 - ImageGrab下：
对图片操作
1.截图，四个参数代表左上角坐标和右下角坐标，举例：
image = ImageGrab.grab((0,0,100,100)) #截取(0,0)到(100,100)坐标图片
image.save('a.jpg')
读取黑白二维码，并用数字表示示例
from PIL import Image
image = Image.open('1.png')
# print(image.size)
with open("1.txt", 'w') as f:
for i in range(image.size[0]):
for j in range(image.size[1]):
x = image.getpixel((i, j)) #行对应高，列对应宽
if x[0]+x[1]+x[2] == 0: #黑的地方置1
f.write(str(1))
else:
f.write(str(0))
f.write('\n')
PILLOW读取文件出错：IOError: image file is truncated
执行这两句命令：
from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
验证码生成示例
https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/7482680.html
更多参考
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014320027235877860c87af5544f25a8deeb55141d60c5000
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595108270577043146&wfr=spider&for=pc
opencv
使用opencv读取图片也是一个很好的选择，而且读出来的数据直接是数组格式，在深度学习的图像处理中经常用到，这块可以参考我的另一篇文章：Python opencv操作图像
Gif图
可以使用imageio模块（pip install imageio）下的mimsave方法，举例：
from imageio import mimsave
from glob import glob
mimsave("aaa.gif", [cv2.imread(each) for each in glob("./*.jpg")], fps=50)
# 用opencv读取当前路径的所有图片，并以一秒50张的帧数保存成gif文件
文字识别
可以使用pytesseract模块
1.image_to_string(image)：识别图片内容，例如：text = pytesseract.image_to_string(image)，此时text就是读取图片后获得的字符串了
注：
以上基于安装tesseract-ocr的环境，该软件只有命令行
使用方法：
tesseract 要识别的图片 内容写到哪个文件 -l chi_sim+equ+eng（第一个代表中文简体、第二个代表数学公式、第三个代表英文）
举例：
tesseract code.jpg 1.txt -l chi_sim+equ+eng
注2：
当然，图片文字识别方法很多，还可以使用百度文字识别api，其在汉字识别上挺不错，一天能用500次，参见网址：
https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/ocr/overview/index
