大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于图像python学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍图像python学习的解答，让我们一起看看吧。
python如何保存图片到指定文件夹？
1，打开PyCharm后，新建一个python文件。
2，从urllib包中导入request类。
3，定义一个图片地址链接。这里是互联网上的图片。
4，调用request类中的urlretrieve()方法实现保存图片到指定文件夹下。这里是保存在D盘jpg文件夹下的01文件夹下。
5，注意要提前在jpg文件夹下创建好01文件夹。
6，运行这个python文件。
7，程序没有报错，在01文件夹下获得了重命名的图片文件01.png。
8，如果没有在指定地方先创建好文件夹，运行好会报错：no such file or directory。
9，当创建好文件夹后，再运行，就能顺利把图片保存到指定文件夹了。
python如何只选中图片里的一种颜色，变更为另一个种颜色？
import Image
img = Image.open("pic.jpg")
for i in xrange(300):
for j in xrange(300):
r,g,b = img.getpixel((i,j))
if(b > g and b > r): #对蓝色进行判断
b=127
g=127
r=127
img.putpixel((i,j), (r,g,b))
img.show()
python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门书籍有什么？
2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
我们发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》（Deep Learning）
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。
对深度学习有兴趣的话也可以听一下叶佩军讲的深度学习
***://xue.ujiuye***/class-142991/
到此，以上就是小编对于图像python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于图像python学习的3点解答对大家有用。