Python获取图片的方法有多种，主要包括使用requests库、PIL库、OpenCV库、以及BeautifulSoup库等。 通过requests库可以发送HTTP请求并下载图像、通过PIL库可以处理和操作图像、通过OpenCV库可以进行高级图像处理、通过BeautifulSoup库可以从网页中解析并获取图像。下面我们详细介绍使用requests库获取图片的方法。
使用requests库获取图片
requests库是Python中用于发送HTTP请求的库。通过requests库，我们可以轻松地从互联网下载图片，并将其保存到本地。以下是使用requests库获取图片的详细步骤：
-
安装requests库：
如果你还没有安装requests库，可以使用以下命令进行安装：
pip install requests -
发送HTTP请求并下载图片：
使用requests库发送HTTP请求，获取图片的内容，并将其保存到本地。以下是示例代码：
import requestsdef download_image(url, save_path):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 打开文件并写入图像内容
with open(save_path, 'wb') as file:
file.write(response.content)
print(f"Image successfully downloaded: {save_path}")
else:
print(f"Failed to retrieve image. Status code: {response.status_code}")
示例：下载一张图片
image_url = "https://example.com/image.jpg"
save_path = "downloaded_image.jpg"
download_image(image_url, save_path)
接下来，我们将详细介绍Python中其他获取图片的方法。
一、使用PIL库获取图片
PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库。虽然PIL库已经不再维护，但其分支Pillow继续提供支持和更新。Pillow库可以用来打开、操作和保存图像。
安装Pillow库
首先，安装Pillow库：
pip install Pillow
打开和保存图片
以下是使用Pillow库打开和保存图片的示例代码：
from PIL import Image
def open_and_save_image(input_path, output_path):
# 打开图像文件
image = Image.open(input_path)
# 显示图像
image.show()
# 保存图像到输出路径
image.save(output_path)
print(f"Image saved to: {output_path}")
示例：打开并保存一张图片
input_path = "input_image.jpg"
output_path = "output_image.png"
open_and_save_image(input_path, output_path)
处理和操作图片
除了打开和保存图片，Pillow库还提供了许多图像处理和操作功能，如裁剪、缩放、旋转等。以下是一些示例：
裁剪图片
def crop_image(input_path, output_path, crop_area):
# 打开图像文件
image = Image.open(input_path)
# 裁剪图像
cropped_image = image.crop(crop_area)
# 保存裁剪后的图像
cropped_image.save(output_path)
print(f"Cropped image saved to: {output_path}")
示例：裁剪一张图片
input_path = "input_image.jpg"
output_path = "cropped_image.jpg"
crop_area = (100, 100, 400, 400) # (left, upper, right, lower)
crop_image(input_path, output_path, crop_area)
缩放图片
def resize_image(input_path, output_path, new_size):
# 打开图像文件
image = Image.open(input_path)
# 缩放图像
resized_image = image.resize(new_size)
# 保存缩放后的图像
resized_image.save(output_path)
print(f"Resized image saved to: {output_path}")
示例：缩放一张图片
input_path = "input_image.jpg"
output_path = "resized_image.jpg"
new_size = (200, 200) # (width, height)
resize_image(input_path, output_path, new_size)
旋转图片
def rotate_image(input_path, output_path, angle):
# 打开图像文件
image = Image.open(input_path)
# 旋转图像
rotated_image = image.rotate(angle)
# 保存旋转后的图像
rotated_image.save(output_path)
print(f"Rotated image saved to: {output_path}")
示例：旋转一张图片
input_path = "input_image.jpg"
output_path = "rotated_image.jpg"
angle = 45 # 旋转角度（度数）
rotate_image(input_path, output_path, angle)
二、使用OpenCV库获取图片
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了数千种优化过的算法，用于图像和视频处理。OpenCV在图像处理方面非常强大，可以用来实现各种复杂的图像处理任务。
安装OpenCV库
首先，安装OpenCV库：
pip install opencv-python
读取和显示图片
以下是使用OpenCV库读取和显示图片的示例代码：
import cv2
def read_and_show_image(image_path):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0) # 等待按键按下
cv2.destroyAllWindows()
示例：读取并显示一张图片
image_path = "input_image.jpg"
read_and_show_image(image_path)
保存图片
以下是使用OpenCV库保存图片的示例代码：
def save_image(image_path, output_path):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 保存图像到输出路径
cv2.imwrite(output_path, image)
print(f"Image saved to: {output_path}")
示例：保存一张图片
image_path = "input_image.jpg"
output_path = "saved_image.jpg"
save_image(image_path, output_path)
处理和操作图片
OpenCV库提供了许多图像处理和操作功能，如裁剪、缩放、旋转、灰度化等。以下是一些示例：
裁剪图片
def crop_image(image_path, output_path, crop_area):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 裁剪图像
cropped_image = image[crop_area[1]:crop_area[3], crop_area[0]:crop_area[2]]
# 保存裁剪后的图像
cv2.imwrite(output_path, cropped_image)
print(f"Cropped image saved to: {output_path}")
示例：裁剪一张图片
image_path = "input_image.jpg"
output_path = "cropped_image.jpg"
crop_area = (100, 100, 400, 400) # (x1, y1, x2, y2)
crop_image(image_path, output_path, crop_area)
缩放图片
def resize_image(image_path, output_path, new_size):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 缩放图像
resized_image = cv2.resize(image, new_size)
# 保存缩放后的图像
cv2.imwrite(output_path, resized_image)
print(f"Resized image saved to: {output_path}")
示例：缩放一张图片
image_path = "input_image.jpg"
output_path = "resized_image.jpg"
new_size = (200, 200) # (width, height)
resize_image(image_path, output_path, new_size)
旋转图片
def rotate_image(image_path, output_path, angle):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 获取图像中心
center = (image.shape[1] // 2, image.shape[0] // 2)
# 计算旋转矩阵
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
# 旋转图像
rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))
# 保存旋转后的图像
cv2.imwrite(output_path, rotated_image)
print(f"Rotated image saved to: {output_path}")
示例：旋转一张图片
image_path = "input_image.jpg"
output_path = "rotated_image.jpg"
angle = 45 # 旋转角度（度数）
rotate_image(image_path, output_path, angle)
灰度化图片
def convert_to_grayscale(image_path, output_path):
# 读取图像文件
image = cv2.imread(image_path)
# 将图像转换为灰度图像
grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存灰度图像
cv2.imwrite(output_path, grayscale_image)
print(f"Grayscale image saved to: {output_path}")
示例：将一张图片转换为灰度图像
image_path = "input_image.jpg"
output_path = "grayscale_image.jpg"
convert_to_grayscale(image_path, output_path)
三、使用BeautifulSoup库获取图片
BeautifulSoup是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的Python库。它特别适合用于网页抓取。通过BeautifulSoup库，我们可以解析网页并获取其中的图片。
安装BeautifulSoup和requests库
首先，安装BeautifulSoup和requests库：
pip install beautifulsoup4
pip install requests
解析网页并获取图片
以下是使用BeautifulSoup库解析网页并获取图片的示例代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def download_images_from_webpage(url, save_dir):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取所有<img>标签
img_tags = soup.find_all('img')
# 下载每张图片
for i, img_tag in enumerate(img_tags):
img_url = img_tag.get('src')
if img_url:
# 完整的图片URL
img_url = img_url if img_url.startswith('http') else url + img_url
# 发送HTTP请求下载图片
img_response = requests.get(img_url)
if img_response.status_code == 200:
# 保存图片到本地
img_path = f"{save_dir}/image_{i}.jpg"
with open(img_path, 'wb') as img_file:
img_file.write(img_response.content)
print(f"Image {i} downloaded: {img_path}")
else:
print(f"Failed to retrieve image {i}. Status code: {img_response.status_code}")
else:
print(f"Failed to retrieve webpage. Status code: {response.status_code}")
示例：从网页下载图片
webpage_url = "https://example.com"
save_directory = "downloaded_images"
download_images_from_webpage(webpage_url, save_directory)
处理和操作网页中的图片
除了下载图片，我们还可以对网页中的图片进行处理和操作。例如，我们可以过滤掉不需要的图片，或者只下载特定类型的图片。
过滤并下载特定类型的图片
def download_specific_images_from_webpage(url, save_dir, img_format):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取所有<img>标签
img_tags = soup.find_all('img')
# 下载每张图片
for i, img_tag in enumerate(img_tags):
img_url = img_tag.get('src')
if img_url and img_url.endswith(img_format):
# 完整的图片URL
img_url = img_url if img_url.startswith('http') else url + img_url
# 发送HTTP请求下载图片
img_response = requests.get(img_url)
if img_response.status_code == 200:
# 保存图片到本地
img_path = f"{save_dir}/image_{i}.{img_format}"
with open(img_path, 'wb') as img_file:
img_file.write(img_response.content)
print(f"Image {i} downloaded: {img_path}")
else:
print(f"Failed to retrieve image {i}. Status code: {img_response.status_code}")
else:
print(f"Failed to retrieve webpage. Status code: {response.status_code}")
示例：从网页下载特定格式的图片
webpage_url = "https://example.com"
save_directory = "downloaded_images"
image_format = "png" # 只下载PNG格式的图片
download_specific_images_from_webpage(webpage_url, save_directory, image_format)
获取图片的元数据
使用BeautifulSoup库，我们还可以获取图片的元数据，如图片的alt属性、图片的尺寸等。
获取图片的alt属性
def get_image_alt_attributes(url):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取所有<img>标签
img_tags = soup.find_all('img')
# 输出每张图片的alt属性
for i, img_tag in enumerate(img_tags):
img_alt = img_tag.get('alt')
print(f"Image {i} alt attribute: {img_alt}")
else:
print(f"Failed to retrieve webpage. Status code: {response.status_code}")
示例：获取网页中所有图片的alt属性
webpage_url = "https://example.com"
get_image_alt_attributes(webpage_url)
获取图片的尺寸
def get_image_sizes(url):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取所有<img>标签
img_tags = soup.find_all('img')
# 输出每张图片的尺寸
for i, img_tag in enumerate(img_tags):
img_width = img_tag.get('width')
img_height = img_tag.get('height')
print(f"Image {i} size: {img_width}x{img_height}")
else:
print(f"Failed to retrieve webpage. Status code: {response.status_code}")
示例：获取网页中所有图片的尺寸
webpage_url = "https://example.com"
get_image_sizes(webpage_url)
以上是使用Python获取图片的几种常见方法。通过requests库，我们可以从互联网上下载图片；通过Pillow库和OpenCV库，我们可以对图片进行各种处理和操作；通过BeautifulSoup库，我们可以从网页中解析并获取图片。根据实际需求选择合适的方法，可以帮助我们高效地完成图片获取和处理任务。
相关问答FAQs：
如何在Python中下载网络图片？
要在Python中下载网络图片，可以使用requests库来获取图片的二进制数据。首先，确保安装了该库。接着，可以通过发送GET请求获取图片，然后将其内容写入文件中。以下是一个简单的示例代码：
import requests
url = '图片的URL地址'
response = requests.get(url)
with open('下载的图片.jpg', 'wb') as file:
file.write(response.content)
这段代码会将指定URL的图片下载并保存为“下载的图片.jpg”。
Python中如何读取和显示本地图片？
在Python中，可以使用PIL（Pillow）库来读取和显示本地图片。首先，确保安装了Pillow库。下面是一个简单的示例：
from PIL import Image
image = Image.open('本地图片.jpg')
image.show()
这段代码会打开指定的本地图片并在默认的图片查看器中显示。
如何使用Python处理图片的基本操作？
Python提供了多种库来处理图片，例如PIL和OpenCV。使用Pillow库，可以进行基本的图片操作，如剪裁、旋转、调整大小等。例如，要将图片调整为特定大小，可以使用以下代码：
from PIL import Image
image = Image.open('本地图片.jpg')
resized_image = image.resize((200, 200)) # 调整为200x200像素
resized_image.save('调整后的图片.jpg')
这样可以将图片调整为指定的大小并保存为新的文件。
