主要介绍了用python按照图像灰度值统计并筛选图片的操作(PIL,shutil,os)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

上个版本的Python OpenCV图片局部区域像素值处理，虽然实现了我需要的功能，但还是走了很多弯路，我意识到图片本就是数组形式，对于8位灰度图，通道数为1,它就是个二位数组，这样就没有必要再设置ROI区域，复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了，可以直接将图片存入数组，再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了，这样一想就简单很多了，这篇我会贴出修改后的代码，直接省去了大段的代码啊。 ps：这次我重新装的opencv3.2.0版本，代码里面直接用cv2了 # 查看opencv

图片识别 该python程序主要功能为按模糊，清晰，损坏三个纬度识别海量图片，并放置在不同的文件夹中。 原理 在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。有章可循。 如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高体积分布。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。 Pech-Pacheco在2000年模式识别国际会议提出将图片中的通道（一般用灰度值）通过拉普

本教程将介绍如何导入图像并观察其属性、拆分图层以及查看灰度。在正式开始之前，我们先来了解一些关于像素的基础知识。计算机将图片以像素形式存储，这就像马赛克一样。如果像素太大，很难制作光滑的边缘和曲线。相反，我们使用的像素越多越小，看起来就会越平滑，或者说像素化程度越小，图像就会越好看，有时，这也被称为图像分辨率。矢量图形是一种有点不同的存储图像方法，旨在避免与像素相关的问题。但是，即使是矢量图像，最终也会显示为像素一样的马赛克。颜色像素表示图像元素，描述每个像素的简单方法是使用三种颜色的组合，即红