本文主要参考以下博文，感谢其作者的总结分享。 https://www.cnblogs.com/ybcao/p/5463030.html https://www.cnblogs.com/fnng/p/4881102.html 背景： 做CS架构的客户端应用程序UI自动化测试时，需要用图标的状态来判断程序运行的结果。图标的控件类型为Image。所以需要通过判断图标所在的图片来实现自动化用例中的断言。 解决方案： 首先，需要定位到目标控件的坐标，然后截图，再将截图与期望图片进行比较。 这里主要需要解决的3个点： 获取图片控件坐标 截图 比较图片 经过查询，python系现有模块中pywinauto、

使用Python模块将普通图片模拟画出点阵图。完整代码。 使用到 PIL 模块中的函数： Image.open ：打开一张图片，获取 Image 对象。 Image.convert(mode='L') ：将图片转为灰度图像 Image.crop ：截取图片中的一块区域 Image.paste ：将另外一张图片粘贴到当前图片中 Image.save ：保存图片

参考网上python处理图片合并的网络资源，基于python 3.7和PIL library 开发的图片文件合并工具代码，图形界面操作，支持png，jpg和bmp三种格式，可以合并成竖长图，横长图或网格图，可选背景颜色，可加图片标题。

Mac python PIL

Python验证码识别处理实例用到的库，具体过程和效果看http://blog.csdn.net/evankaka/article/details/49533493

SSIM-PIL 使用结构相似性算法（SSIM）比较两个图像。 对于相同的图像，结果值在1.0和完全不同的图像之间为0.0。 它基于PIL，还通过pyopencl支持GPU加速。 安装 python3 -m pip install SSIM-PIL 确保安装pyopencl的工作版本，以从GPU上更快的并行执行中受益。 （该代码已通过OpenCl 1.2版进行了测试。） 使用范例 from SSIM_PIL import compare_ssim from PIL import Image image1 = Image . open ( path ) image2 = Image . open ( path ) value = compare_ssim ( image1 , image2 ) # Compare images using OpenCL by default print

python PIL包，用于图片解析，windows安装版exe.亲自测试

目标检测VOC数据集：用PIL实现xml和图片的同步缩放

某大型视频平台推出女团选秀，需要给偶像投票。官方为了防止机器人在投票页面设置了滑块验证。 破之。 因为是初学/自学（随便玩玩），代码规范也不太懂，给大家提供一个思路，抛砖引玉。 使用前需要改一改坐标，颜色等参数。代码中有不少调试时的代码，为了方便自己维护，就没删除。让大神们见笑了。

python使用PIL库读取图片的像素值.