Python图像处理

Python图像处理之图像的灰度线性变换

目录一.图像灰度线性变换原理二.图像灰度上移变换三.图像对比度增强变换四.图像对比度减弱变换五.图像灰度反色变换一.图像灰度线性变换原理图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度。灰度线性变换的计算公式如下所示：该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f（D）的参数，分别表示斜率
·2022-11-25 18:30

python图像处理基础知识（plt库函数说明）

python图像处理基础知识，plt库函数说明目录python图像处理基础知识，plt库函数说明1.画图（plt库）1.1plt.figure(num='',figsize=(x,y),dpi=,facecolor
小草莓爸爸·2022-11-25 14:16

Python图像处理PIL各模块详细介绍

Python图像处理PIL各模块详细介绍置顶章子雎Kevin2018-01-2122:01:16117331已收藏431分类专栏：图像处理Python文章标签：图像处理python最后发布:2018-01
Cris.Chen·2022-11-24 19:25

如何利用Python中的PIL库做好图片处理——PIL概念详细分享

首先给大家介绍一个用到的Python图像处理库——PIL图像处理工具包PIL(PythonImageLibrary)能够实现基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像
呆呆敲代码的阿狸·2022-11-24 19:25

python图片镜像翻转_python图像处理之镜像实现方法

本文实例讲述了python图像处理之镜像实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：图像的镜像变化不改变图像的形状。
木子淇·2022-11-24 01:17

Python图像处理七：图像空域锐化

一、图像边缘检测微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。skimage库中通过filters模块进行滤波操作。1、Roberts算子Roberts算子用于检测边缘，调用格式：edges=filters.roberts(image)也可使用Roberts的十字交叉核来进行过滤，以达到检测交叉边缘的目的。正对角线差分算子对应的函数为：roberts_pos_diag(image)负对角线差分算子对应的函
氿 柒·2022-11-24 00:00

Python图像处理教程(Pillow)1位图简介

本教程针对希望学习Python图像处理者。不需要任何图像处理知识，但如果有处理图像数据的经验会更佳。本教程假定你有Python的基本，但所有的例子都有充分的解释，并没有使用任何高级语言特性。
python测试开发·2022-11-23 16:01

Python图像处理教程(Pillow)2计算机色彩空间

计算机色彩空间2.1可见光可见光--我们的眼睛可以看到的光--是一种电磁辐射的形式。电磁辐射是指电磁场中的波，通过空间辐射，携带能量。无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线和伽马射线都是不同类型的电磁辐射。尽管这些现象看起来非常不同，但事实上它们都是完全相同的东西--以光速穿越空间的电磁场的振荡。区别在于振荡频率。例如，公共广播公司使用的模拟无线电波，其频率从中波AM的300kHz（每秒3
python测试开发·2022-11-23 16:55

计算机视觉（一）：开篇

计算机视觉（一）：开篇基本的图像操作和处理1.1PIL:Python图像处理类库1.1.1安装pil库1.1.2基本处理1.2Matplotlib1.2.1绘制图像、点和线1.2.2图像轮廓和直方图1.2.3
qq_45792429·2022-11-23 06:22

图像分割《python图像处理篇》

引言：图像分割是目前图像处理领域中的一大热点问题，该领域随着处理技术的不断发展，分为两大类，一类是传统分割方法，一类是基于深度学习的分割方法。随着深度学习的火热，传统的提携分割算法也遮住了其光芒所在，今天和大家一起看一下关于传统分割的方法。开始：1.基于阈值的分割方法：该方法的思想较为简单，就是在图像像素灰度值的基础上进行，利用像素的灰度值进行二值划分，也就是我们常说的图像二值化，不同的算法有不同
桀骜不驯的山里男人·2022-11-22 23:59

python拼图游戏代码_Python图像处理——人物拼图游戏

1.游戏介绍拼图游戏将一幅图片分割咸若干拼块并将它们随机打乱顺序，当将所有拼块都放回原位置时，就完成了拼图(游戏结束)。本人物拼图游戏为3行3列，拼块以随机顺序排列，玩家用鼠标单击空白块四周的交换它们位置，直到所有拼块都回到原位置。拼图游戏运行界面2.程序设计思路游戏程序首先将图片分割成相应3行3列的拼块，并按顺序编号。动态地生成一个＼为3x3的列表board，用于存放数字0一8，其中，每个数字代
斯虹遇有·2022-11-22 23:19

python相机标定流程图_Python图像处理 —— 相机标定、畸变矫正

实验数据标定图(黑白棋盘图)若干(不少于10张拍摄不同角度的图片，焦距不变)过程每张图片提取角点信息每张图片提取亚像素角点信息相机标定畸变矫正内参数矩阵、畸变系数这里保存为json文件{"mtx":[[3096.855023641478,0.0,1029.4641305618723],[0.0,3091.0248015384295,333.24889640636945],[0.0,0.0,1.0]
国服第一奶妈·2022-11-22 23:19

python拼图游戏_2D游戏作业：Python图像处理——人物拼图游戏

1.游戏介绍拼图游戏将一幅图片分割咸若干拼块并将它们随机打乱顺序，当将所有拼块都放回原位置时，就完成了拼图(游戏结束)。本人物拼图游戏为3行3列，拼块以随机顺序排列，玩家用鼠标单击空白块四周的交换它们位置，直到所有拼块都回到原位置。拼图游戏运行界面2.程序设计思路游戏程序首先将图片分割成相应3行3列的拼块，并按顺序编号。动态地生成一个＼为3x3的列表board，用于存放数字0一8，其中，每个数字代
testerTechnology·2022-11-22 22:49

PIL库之Image基础操作快速上手

PIL(pythonImagingLibrary，python图像处理库)提供了图像处理功能，包括图像的缩放、采集、选择、读入、写入等，其中最重要的模块为Image。
收尾人VEM·2022-11-22 22:55

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记十一

十一、图像处理中的深度学习—图像检测等1.检测目标的全卷积模型——YOLOv2（1）使用卷积神经网络检测目标两个步骤：首先，使用小而紧密裁剪的图像训练卷积神经网络进行图像分类；其次，使用不同窗口大小的滑动窗口和事先学习该窗口内的测试图像进行分类，并按顺序在整个图像中运行窗口，但其计算十分慢。卷积层作为特征提取器，全连接层作为分类器。2.利用DeepLabv3+的深度语义分割、语义分割是指在像素层对
苏哩·2022-11-22 22:28

python如何读取图片pix_python爬虫基础15-python图像处理,PIL库

Python图像处理-Pillow简介Python传统的图像处理库PIL(PythonImagingLibrary)，可以说基本上是Python处理图像的标准库，功能强大，使用简单。
weixin_39857876·2022-11-22 19:31

7.1 Python图像处理之图像分割-自适应阈值

7.1Python图像处理之图像分割-自适应阈值文章目录7.1Python图像处理之图像分割-自适应阈值1算法原理2代码3效果1算法原理在不均匀照明或者灰度值分布不均的情况下,如果使用全局阈值分割,那么得到的分割效果往往会很不理想
集电极·2022-11-22 16:09

八、opencv-python图像处理高级操作（5）——边缘检测

文章目录学习目标了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子掌握canny边缘检测的原理及应用一、边缘检测的原理1、基于搜索2、基于零穿越二、Sobel检测算子1、原理及方法论述2、应用三、Laplacian算子四、canny边缘检测1、Canny算法的原理2、应用总结：1、边缘检测的原理（1）基于搜索（2）基于零穿越2、Sobel算子【实际应用】（1）基于搜索的方法获取边界（2）cv2.S
风栖柳白杨·2022-11-22 13:45

opencv-python图像处理 ---Canny边缘检测

一、Canny边缘检测Canny边缘检测的过程如下：（1）使用高斯滤波器进行滤波，平滑图像并滤除噪音，同时进行了像素点的归一化处理。（2）计算图中每个像素点的梯度强度和方向（3）应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散效应。（4）应用双阈值检测来确定其真实的和潜在的边缘（5）通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测1、使用高斯滤波器时，高斯核的大小是可变的，因此其对于边缘检测的效果也是变化的。滤波器
NewSuNess·2022-11-22 10:47

python图像处理（三）——获取图像属性、感兴趣区域ROI及通道处理

一、获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像形状，返回值为图像行数，列数以及通道数的元组。importcv2image=cv2.imread("灰度图像”）print(image.shap)#(512,512)importcv2image=cv2.imread("彩色图像”）print(image.shap)#(512,512，3)importcv2#获取图片image=cv2
全部梭哈一夜暴富·2022-11-21 14:27

OpenCV-Python图像处理练习

图片裁剪importcv2image=cv2.imread("opencv_logo.jpg")%读取opencv中图像logo.jpg并赋值给变量imagecrop=image[10:170,40:200]%原图为250*250,现横向采集10：170范围，纵向采集40到200范围，对图像切割cv2.imshow("crop",crop)%显示变量crop，并将窗口命名为"crop"cv2.wa
橙子1812·2022-11-21 02:16

python图像处理opencv笔记（二）：视频基本操作

视频基本操作视频读取opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头，下面是该类的API：importcv2video=cv2.VideoCapture(0)#打开本地摄像头，如果是视频流，可将0替换为url在C++中，CvCapture是一个结构体，用来保存图像捕获所需要的信息。opencv通过调用底层ffmpeg提供两种方式从外部捕获图像，打开摄像头或者解析视频流，
submarineas·2022-11-20 19:53

图像处理入门一

图形处理入门一1.图像处理的基本知识2.OpenCV入门详解本文学习书籍为华为云的《从零到壹•Python图像处理及识别》，写博客的目的是为了记录自己的学习过程，其中会参考和借鉴其他博主的内容，如有侵权请及时联系我
come_closer·2022-11-20 12:25

七、opencv-python图像处理高级操作（4）——直方图

文章目录学习目标掌握图像的直方图计算和显示了解掩膜的应用熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化一、灰度直方图1、原理2、灰度直方图的绘制3、掩膜的作用二、直方图均衡化1、原理与应用2、自适应的直方图均衡化总结1、灰度直方图2、掩膜3、直方图均衡化：增强图像对比度的一种方法4、自适应的直方图均衡学习目标掌握图像的直方图计算和显示了解掩膜的应用熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化一、灰度直方图1、原理  直
风栖柳白杨·2022-11-20 11:23

python随机图片api_基于python图像处理API的使用示例

1.图像处理库importcv2ascvfromPILimport*常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等2.opencv常用的接口cv.imread()读取图片，返回numpycv.imwrite()写入图片cv.cvtColor()图像色彩空间转换cv.add()cv.
weixin_39906906·2022-11-20 06:27

Python图像处理四：图像的直方图

一、灰度图像直方图灰度图像的直方图可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图。1、API：n,bins,patches=plt.hist(arr,bins=10,density=0,facecolor=‘black’,edgecolor=‘black’)hist的参数非常多，但只有第一个是必须的。arr:需要计算直方图的一维数组bins:直方图的柱数，
氿 柒·2022-11-19 21:47

Python图像处理五：图像的几何运算和算术运算

图像的几何运算，主要用skimage的transform模块，函数比较多，功能齐全。一、改变图像尺寸resize函数可以用来改变图像的尺寸。函数格式为：skimage.transform.resize(image,output_shape)image:需要改变尺寸的图像output_shape:新的图像尺寸例1：读入一幅数字图像，改变图像的尺寸，显示原图像及处理后的图像，代码:fromskimag
氿 柒·2022-11-19 21:47

python图像处理学习笔记

一、同时显示多幅图像在一张图片上显示多幅图片参考博客：matplotlib中的plt.figure()、plt.subplot()、plt.subplots()、add_subplots以及add_axes的使用importmatplotlib.pyplotaspltimportcv2img1=cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\pythonn\ss\8.JP
初语之然·2022-11-19 21:15

Python图像处理六：图像空域平滑

一、图像加噪噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”，因此可以将图像噪声看作多维随机过程。噪声可以用其概率分布函数和概率分布密度函数来模拟，常见的噪声有椒盐噪声和高斯噪声。给图像添加噪声，用到skimage中util模块的random_noise函数。调用格式为：skimage.util.random_noise(image,mode)image：输入图像数据；mod
氿 柒·2022-11-19 21:38

四、opencv-python图像处理高级操作（1）——几何变换

文章目录几何变换掌握图像的缩放、平移、旋转了解数字图像的仿射变换和投射变换一、图像缩放1、API2、示例代码二、图像平移1、API2、示例三、图像旋转1、API2、示例3、得到的可视化效果四、仿射变换1、示例五、透射变换1、透射变换介绍2、示例六、图像金字塔1、介绍2、API3、示例几何变换学习内容：掌握图像的缩放、平移、旋转了解数字图像的仿射变换和投射变换主要写了关于图像的集合变换。一、图像缩放
风栖柳白杨·2022-11-19 14:03

一、opencv-python图像处理基础（1）——库的安装

写在前面：要想更好的处理图像或者视频信息，图像的基础操作是最低级的要求。同时在图像处理部分是很多研究生课题和找工作时的必问项，是非常重要的基础内容，而opencv-python给我们提供了一个很好地操作平台。接下来，我会列一个专栏，对图像处理的基础操作和算法原理做具体讲解。目录1、安装opencv-python1、将下载链接切换到清华源2、安装opencv-python安装opencv-pytho
风栖柳白杨·2022-11-19 14:32

二、opencv-python图像处理基础(2)

目录前言一、图像的读入和显示和保存章节介绍：1、读取图像2、显示图像3、图像的保存二、图像的绘制章节介绍：1、绘制直线2、绘制圆形3、绘制矩形4、向图像中添加文字总结前言接下来，我们就进入有趣的图像处理基础，内容比较多，希望大家能耐住性子，把这一章比较重要的内容学完。一、图像的读入和显示和保存1、读取图像（1）使用的函数cv2.imread()函数的参数：要读取的图像路径读取方式的标志cv.IMR
风栖柳白杨·2022-11-19 14:32

三、opencv-python图像处理基础（3）

目录一、图像的基础操作1、获取并修改图像中的像素点2、获取图像的属性3、图像通道的拆分与合并4、色彩空间的改变二、图像的算数操作1.图像的加法2.读入数据总结：一、图像的基础操作1、获取并修改图像中的像素点（1）后边比较重要的图像二值化就是基于修改图像的像素点实现的，我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用
风栖柳白杨·2022-11-19 14:32

python图像处理实验中记录(包括图像读取、图像缩放、图像格式转换等)

图像读取使用skimageimg=io.imread(img_path)np.ndarray,(0,255),RGB使用opencvimg=cv2.imread(img_path)np.ndarray,(0,255),BGR使用PILimg=Image.open(img_path)PIL.Image.Image对象(H*W*C),(0,255),RGB图像缩放一般说的102*128指：高102,宽
Sun_lightYY·2022-11-19 09:04

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记六

六、形态学图像处理1.基于scikit-image形态学模块的形态学图像处理1.1对二值图像的操作（1）腐蚀缩小前景对象的大小，平滑对象边界，并删除图形和小的对象。使用binarty_erosion()函数计算二值图像的快速形态腐蚀。（2）膨胀拓展前景对象的大小，平滑对象边界，并闭合二值图像中的孔和缝隙，使用binary_dilation()函数（3）开运算和闭运算（对偶运算）开运算为先腐蚀后膨胀
苏哩·2022-11-19 07:21

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记七

七、图像特征提取与描述符1.特征检测器与描述符检测器：基于某种标准从图像中选择一组感兴趣点的算法描述符：表示图像特征/感兴趣点值的集合图像处理基本思想：输入图片—特征检测—特征描述—估计/匹配/索引/检测2.哈里斯角检测器该算法探究了当前窗口在图像中改变位置时，窗口内的强度变化。（1）使用corner_harris()函数的哈里斯角点检测器图像的角点使用corner_subpix()函数可以以子像
苏哩·2022-11-19 07:21

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记八

八、图像分割1.图像分割的概念将图像分割成不同的区域或类别，并使这些区域或类别对应于不同的对象或对象的部分2.霍夫变换—检测图像中的圆和线目的：通过参数空间中的投票过程来寻找特定形状对象的实例。使用hough_line()或hough_line_peaks()函数和hough_circle()或hough_circle_pesks()函数分别检测带有直线和圆输入图像中的线和圆。3.二值化和Otsu
苏哩·2022-11-19 07:21

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记九

**九、图像处理中经典机器学习方法**1.监督学习与无监督学习（1）监督学习：已知输入数据集和正确标签，需要学习输入和输出之间的关系。（2）无监督学习：很少或根本不知道输出应该是什么样的。2.无监督机器学习—聚类、PCA和特征脸2.1聚类调色板：码本从k均值（簇群中心）获得的k值聚类算法对于颜色量化的效果总是比随机码本要好。谱聚类算法：选择定义区域的图切分，同时最小化沿着切分的梯度与区域体积的比值
苏哩·2022-11-19 07:21

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记五

五、应用导数方法实现图像增强1.图像导数——梯度和拉普拉斯算子（1）梯度（一阶导）幅值的峰值表示边缘位置（2）拉普拉斯近似于图像的二阶导数，用于检测边缘，如果在输入图像的一阶图像中有尖峰或谷的位置，那么在输入图像的二阶导数的相应位置上有零交叉点（用于标记边缘位置）以下为关于拉普拉斯算子的些说明。①∇^2f(x,y)是标量，而不是向量(与梯度不同，梯度是向量)。②用单个核(掩模)来计算拉普拉斯算子(
苏哩·2022-11-19 07:51

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记四

四、图像增强1.逐点强度变换——像素变换对输入图像的每个图像f(x,y)应用传递函数T，在输出图像中生成相应的像素。1.1对数变换(point()函数)在图像中压缩或拉伸至一定灰度范围时；点变化函数一般形式为：s=T®=clog⁡(1+r)1.2幂律变换s=T®=cr^y1.3对比度拉伸（1）以低对比度图像作为输入，将强度值的较窄范围拉伸至所需的脚宽范围，以输出高对比度的输出图像，从而增强图像的对
苏哩·2022-11-19 07:50

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记一

一、图像处理入门1.使用PIL读取、保存和显示图像（Image对象存储）im=Image.open(‘path’)im.show()im_g=im.covert(‘L’)#转换为灰度图像(1)图像处理im_c=im.crop(left,top,right,bottom)#裁剪图像im_xg=im.resize(width,height)#改变图像尺寸im_t=im.point(lambdax:25
苏哩·2022-11-19 07:20

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记二

二、采样、傅里叶变换与卷积1.采样对图像像素的选择或拒绝，一种空间操作。（上采样或下采样来增大或缩小图像）1.1上采样方法：（1）聚合值：Image.NEAREST（最近邻导致图像质量差）（2）双线性(Image.BILINEAR)或三次插值(Image.BICUBIC)的像素领域的内插值1.2下采样方法：（1）以系统的方式从较大的图像中删除一些像素（2）计算新的像素值并将其作为原始图像中相应多个
苏哩·2022-11-19 07:20

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记三

三、卷积和频域滤波1.卷积定理和频域高斯模糊卷积定理：在图像域中的卷积等价于频域中的简单乘法频域滤波的基本步骤：将原始图像F和核(掩模、退化或增强函数)作为输入。首先，两个输入项都需要用DFT转换成频域，然后应用卷积(根据卷积定理，这只是一个元素的乘法)。将卷积后的图像输出到频域，在频域上应用IDFT得到重建后的图像。2.频域滤波（1）滤波：对像素的强度值进行变换，以揭示特定的图像特征。增强——图
苏哩·2022-11-19 07:20

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记十

十、图像处理中的深度学习—图像分类1.图像处理中的深度学习机器学习的主要目标泛化，在训练数据集训练算法，并使得这个算法在不可见的数据集上具有高性能；深度学习的优点是尝试以增量方式训练图像。（1）经典学习与深度学习①手工特征提取与自动特征提取②部分与端到端解决方案③训练时间和高级硬件④适应性和可迁移性2.卷积神经网络架构：一个或多个卷积层—非线性ReLU激活层和池化层—全连接层—多分类器层（1）卷积
苏哩·2022-11-19 07:22

python图像处理裁剪,OpenCV图像处理以在Python中裁剪图像的倾斜部分

Iamtryingtocropaportionofanimageasshownbelowusingopencv/PIL.Iwanttocroptherectangleareaasshowninredlinesintheimageinthebelowlink.Itistiltedatanangle.Iusednumpyslicinglogicasbelow.Butitdoesn'tcropatana
27岁自我认知·2022-11-19 05:30

cv2图像格式转化为PIL.Image《python图像处理篇》

引言：废话不说，直接干她！1.cv2------>PIL.Image首先要说的是如果不进行格式转化的时候，图像的RGB顺序不对，图像显示的效果会受到影响，直接影响美美哒的心情。举个例子，一目了然：例子：显示图像（图像来源于网络，侵权联系删除！）正如上图所示，如果不进行RGB通道数转化，直接影响我们的用户体验感觉，瞬间没了感觉，（此时，浮想联翩。。。），因此对于图像的格式转化是一个优秀观影人员必备技
桀骜不驯的山里男人·2022-11-19 05:27

图像处理python必读书籍_Python图像处理库到底用哪家

Python库多如牛毛，但是不得不说有一些库他妈的奇坑搞DL？选择一个图像处理库吧有时候我搞不懂为什么现在很多人搞深度学习一上来就研究CNN，RNN，这些可以说是最简单的，真正细节的东西你直接就忽略了。你可能会否认，那我问你一个很简单的问题？VGG官方的版本对图片是怎么进行预处理的？如果我改变一种预处理方式准确率会发生什么样的变化？这些问题很少有人思考，或者说，大佬们做东西从来不讲究这些细节问题，
weixin_39788451·2022-11-17 17:51

python图像处理库pil中图像格式转换的实现_Python 图像处理库 Pillow 入门（含代码）...

Python图像处理库Pillow入门(含代码)Pillow是Python里的图像处理库(PIL：PythonImageLibrary)，提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存
忘黎·2022-11-17 17:21

pillow属于python标准库吗_学会Pillow再也不用PS啦——Python图像处理库Pillow入门！...

你在用什么软件进行图像处理呢？厌倦了鼠标和手指的拖拖点点，想不想用程序和代码进行图像的高效处理，Python作为简单高效又很强大的一门编程语言，对于图像的处理自然也是轻松拿下，听起来是不是很酷很极客，那么就跟着我来看看吧！一、Python的强大图像处理库——Pillow工欲善其事必先利其器，Python的标准库中虽然没有直接支持图像处理操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方库来完成
weixin_39566493·2022-11-17 17:21

python图像识别入门_Python 图像处理库 Pillow 入门(含代码).pdf

Python图像处理库Pillow入门（含代码）Pillow是Python里的图像处理库（PIL：PythonImageLibrary），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存
weixin_39713686·2022-11-17 17:21
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