Python批次處理圖片調整尺寸與Logo疊加

這個 Python 程式碼片段示範瞭如何使用 Pillow 函式庫批次處理圖片，調整圖片尺寸並在右下角加入 Logo。程式碼首先定義了 Logo 檔案名稱和最大尺寸限制，然後遍歷指定目錄下的所有 PNG 和 JPG 圖片檔案。對於每個圖片檔案，程式碼會檢查其尺寸是否超過設定的最大尺寸，如果超過則會等比例縮小圖片。接著，程式碼會開啟 Logo 檔案，並計算其在圖片右下角的位置，然後使用 paste 方法將 Logo 疊加到圖片上。最後，程式碼會建立一個名為 “withLogo” 的新目錄，並將處理後的圖片儲存到該目錄下。這個程式碼片段可以方便地修改圖片尺寸和加入 Logo，提高圖片處理效率。

圖片處理程式

在進行圖片處理時，首先需要定義一些常數以方便未來的修改。這些常數包括圖片的檔案名稱和尺寸限制。在程式開始處定義這些常數可以讓我們輕易地修改程式的行為。

定義常數

LOGO_FILENAME = 'catlogo.png'
MAX_SIZE = 300

這些常數使得我們可以輕易地更改圖片的檔案名稱和尺寸限制。

載入圖片

接下來，我們需要載入圖片並取得其尺寸。使用 Image.open() 方法可以載入圖片，並取得其寬度和高度。

logo_im = Image.open(LOGO_FILENAME)
logo_width, logo_height = logo_im.size

這些變數使得我們可以輕易地存取圖片的尺寸。

迴圈處理所有檔案

現在，我們需要迴圈處理所有檔案，檢查是否需要重新調整尺寸。首先，我們需要找到所有 .png 和 .jpg 檔案，並跳過與 logo 檔案相同名稱的檔案。

import os

# 迴圈處理所有檔案
for filename in os.listdir('.'):
    if not (filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg')) or filename == LOGO_FILENAME:
        continue

這個迴圈會檢查每個檔案是否為圖片檔案，如果不是就會跳過。

檢查是否需要重新調整尺寸

接下來，我們需要檢查圖片是否需要重新調整尺寸。如果圖片的寬度或高度超過了最大尺寸，就需要重新調整尺寸。

# 載入圖片
im = Image.open(filename)

# 檢查是否需要重新調整尺寸
if im.width > MAX_SIZE or im.height > MAX_SIZE:
    # 重新調整尺寸
    new_width = int(im.width * MAX_SIZE / max(im.width, im.height))
    new_height = int(im.height * MAX_SIZE / max(im.width, im.height))
    im = im.resize((new_width, new_height))

這個程式碼會檢查圖片的寬度和高度，如果超過了最大尺寸，就會重新調整尺寸。

加上 logo

接下來，我們需要加上 logo。首先，我們需要計算 logo 的位置。

# 加上 logo
logo_im = Image.open(LOGO_FILENAME)
position = (im.width - logo_im.width, im.height - logo_im.height)
im.paste(logo_im, position, mask=logo_im)

這個程式碼會加上 logo 到圖片的右下角。

儲存修改

最後，我們需要儲存修改。首先，我們需要建立一個新的目錄來儲存修改過的圖片。

# 儲存修改
os.makedirs('withLogo', exist_ok=True)
im.save(os.path.join('withLogo', filename))

這個程式碼會儲存修改過的圖片到新的目錄中。

內容解密：

這個程式碼會迴圈處理所有檔案，檢查是否需要重新調整尺寸，加上 logo，然後儲存修改。使用這個程式碼可以輕易地批次處理圖片。

圖表翻譯：

這個圖表展示了程式碼的流程。首先，載入圖片，然後檢查是否需要重新調整尺寸。如果需要，就重新調整尺寸，然後加上 logo，最後儲存修改。

圖片修改與Logo新增

為了修改圖片並新增Logo，需要進行以下步驟：

步驟1：建立目錄並檢查檔案

首先，建立一個名為withLogo的目錄來儲存修改過的圖片。然後，檢查當前目錄下的所有檔案，跳過非圖片檔案和Logo檔案本身。

import os
from PIL import Image

# 建立目錄
os.makedirs('withLogo', exist_ok=True)

# 檢查檔案
for filename in os.listdir('.'):
    if not filename.endswith('.png') and not filename.endswith('.jpg'):
        continue
    # 開啟圖片
    im = Image.open(filename)
    width, height = im.size

步驟2：重設圖片大小

如果圖片的寬度或高度超過SQUARE_FIT_SIZE（300畫素），則需要重設圖片大小。計算新的寬度和高度，並根據圖片的寬高比進行調整。

SQUARE_FIT_SIZE = 300

# 檢查是否需要重設大小
if width > SQUARE_FIT_SIZE and height > SQUARE_FIT_SIZE:
    # 計算新的寬度和高度
    if width > height:
        height = int((SQUARE_FIT_SIZE / width) * height)
        width = SQUARE_FIT_SIZE
    else:
        width = int((SQUARE_FIT_SIZE / height) * width)
        height = SQUARE_FIT_SIZE

    # 重設圖片大小
    print(f'Resizing {filename}...')
    im = im.resize((width, height))

步驟3：新增Logo

將Logo新增到圖片的右下角。計算Logo的位置，並將其貼到圖片上。

# 載入Logo
logo_im = Image.open('logo.png')

# 計算Logo的位置
logo_width, logo_height = logo_im.size
position = (width - logo_width, height - logo_height)

# 貼上Logo
print(f'Adding logo to {filename}...')
im.paste(logo_im, position)

# 儲存修改過的圖片
im.save(os.path.join('withLogo', filename))

完整程式碼

以下是完整的程式碼：

import os
from PIL import Image

SQUARE_FIT_SIZE = 300

# 建立目錄
os.makedirs('withLogo', exist_ok=True)

# 檢查檔案
for filename in os.listdir('.'):
    if not filename.endswith('.png') and not filename.endswith('.jpg'):
        continue
    # 開啟圖片
    im = Image.open(filename)
    width, height = im.size

    # 檢查是否需要重設大小
    if width > SQUARE_FIT_SIZE and height > SQUARE_FIT_SIZE:
        # 計算新的寬度和高度
        if width > height:
            height = int((SQUARE_FIT_SIZE / width) * height)
            width = SQUARE_FIT_SIZE
        else:
            width = int((SQUARE_FIT_SIZE / height) * width)
            height = SQUARE_FIT_SIZE

        # 重設圖片大小
        print(f'Resizing {filename}...')
        im = im.resize((width, height))

    # 載入Logo
    logo_im = Image.open('logo.png')

    # 計算Logo的位置
    logo_width, logo_height = logo_im.size
    position = (width - logo_width, height - logo_height)

    # 貼上Logo
    print(f'Adding logo to {filename}...')
    im.paste(logo_im, position)

    # 儲存修改過的圖片
    im.save(os.path.join('withLogo', filename))

圖表翻譯：

這個程式碼可以自動修改圖片大小並新增Logo，然後儲存修改過的圖片到withLogo目錄下。

圖片處理與合成

圖片處理是數字影像技術中的一個重要領域，涉及對圖片進行各種操作，以達到特定的效果或目的。這些操作可以包括圖片的縮放、裁剪、旋轉、翻轉等基本操作，也可以包括更複雜的操作，如新增水印、新增文字、繪製形狀等。

圖片縮放

圖片縮放是指將圖片調整到指定的大小。這可以透過電腦中的圖片編輯軟體或程式函式庫來實作。例如，Python 的 Pillow 程式函式庫提供了強大的圖片處理功能，包括圖片縮放。

from PIL import Image

# 載入圖片
img = Image.open('image.jpg')

# 縮放圖片
img = img.resize((300, 300))

# 儲存圖片
img.save('resized_image.jpg')

圖片合成

圖片合成是指將多個圖片合並成一個新的圖片。這可以透過將一張圖片疊加在另一張圖片上來實作。例如，新增一個 logo 到一張圖片上。

from PIL import Image

# 載入底圖
background_img = Image.open('background.jpg')

# 載入 logo
logo_img = Image.open('logo.png')

# 取得 logo 的寬度和高度
logo_width, logo_height = logo_img.size

# 將 logo 新增到底圖上
background_img.paste(logo_img, (background_img.width - logo_width, background_img.height - logo_height))

# 儲存合成後的圖片
background_img.save('output.jpg')

繪製形狀

除了基本的圖片操作外，Pillow 還提供了繪製形狀的功能。例如，繪製直線、矩形、圓形等。

from PIL import Image, ImageDraw

# 建立一個新圖片
img = Image.new('RGBA', (200, 200), 'white')

# 建立一個繪製物件
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 繪製一條直線
draw.line([(0, 0), (200, 200)], fill='red')

# 繪製一個矩形
draw.rectangle([(50, 50), (150, 150)], fill='blue')

# 繪製一個圓形
draw.ellipse([(50, 50), (150, 150)], fill='green')

# 儲存圖片
img.save('shapes.jpg')

新增文字

新增文字到圖片上也是常見的需求。Pillow 提供了新增文字的功能。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 建立一個新圖片
img = Image.new('RGBA', (200, 200), 'white')

# 建立一個繪製物件
draw = ImageDraw.Draw(img)

# 載入字型
font = ImageFont.load_default()

# 新增文字
draw.text((50, 50), 'Hello, World!', font=font, fill='red')

# 儲存圖片
img.save('text.jpg')

圖表翻譯：

以上程式碼示範瞭如何使用 Pillow 進行圖片處理和合成，包括縮放、新增 logo、繪製形狀和新增文字等操作。這些功能可以用於各種實際應用中，例如自動化生成圖片、新增水印、生成報表等。透過使用 Pillow，可以簡單地實作複雜的圖片處理任務。

使用Pillow進行影像繪製

Pillow是一個強大的Python影像處理函式庫，提供了許多功能來繪製和編輯影像。在本文中，我們將探討如何使用Pillow進行影像繪製。

繪製線條

Pillow的ImageDraw模組提供了line()方法來繪製線條。該方法需要一個列表的坐標點作為引數，可以是元組或整數列表。例如：

from PIL import Image, ImageDraw

im = Image.new('RGBA', (200, 200), 'white')
draw = ImageDraw.Draw(im)
draw.line([(0, 0), (199, 0), (199, 199), (0, 199)], fill='black')

這將繪製一條黑色線條從影像的左上角到右下角。

繪製矩形

rectangle()方法可以用來繪製矩形。該方法需要一個元組作為引數，包含矩形的左上角和右下角坐標。例如：

draw.rectangle((20, 30, 60, 60), fill='blue')

這將繪製一個藍色矩形，左上角在(20, 30)，右下角在(60, 60)。

繪製橢圓

ellipse()方法可以用來繪製橢圓。該方法需要一個元組作為引數，包含橢圓的左上角和右下角坐標。例如：

draw.ellipse((120, 30, 160, 60), fill='red')

這將繪製一個紅色橢圓，左上角在(120, 30)，右下角在(160, 60)。

繪製多邊形

polygon()方法可以用來繪製多邊形。該方法需要一個列表的坐標點作為引數，可以是元組或整數列表。例如：

draw.polygon([(57, 87), (79, 62), (94, 85), (12, 93)], fill='brown')

這將繪製一個棕色多邊形，包含四個坐標點。

繪製文字

text()方法可以用來繪製文字。該方法需要四個引數：文字的左上角坐標、文字內容、文字顏色和字型物件。例如：

from PIL import ImageFont

font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 24)
draw.text((20, 150), 'Hello', fill='purple', font=font)

這將繪製一個紫色文字「Hello」，左上角在(20, 150)，使用Arial字型，大小為24點。

結合繪製

我們可以結合以上的繪製方法來建立複雜的影像。例如：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

im = Image.new('RGBA', (200, 200), 'white')
draw = ImageDraw.Draw(im)

draw.line([(0, 0), (199, 0), (199, 199), (0, 199)], fill='black')
draw.rectangle((20, 30, 60, 60), fill='blue')
draw.ellipse((120, 30, 160, 60), fill='red')
draw.polygon([(57, 87), (79, 62), (94, 85), (12, 93)], fill='brown')

font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 24)
draw.text((20, 150), 'Hello', fill='purple', font=font)

im.save('drawing.png')

這將建立一個包含線條、矩形、橢圓、多邊形和文字的影像，並儲存為「drawing.png」檔案。

使用Python進行影像處理和資料視覺化

Python是一種強大的程式語言，廣泛應用於各個領域，包括影像處理和資料視覺化。在本文中，我們將探討如何使用Python進行影像處理和資料視覺化。

影像處理

Python的Pillow函式庫是一種強大的影像處理工具，提供了許多功能來操作和轉換影像。以下是一個簡單的範例，展示如何使用Pillow函式庫來新增文字到影像中：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 開啟影像
im = Image.open('image.jpg')

# 建立繪圖物件
draw = ImageDraw.Draw(im)

# 新增文字
draw.text((20, 150), 'Hello', fill='purple')

# 儲存影像
im.save('text_image.png')

在這個範例中，我們使用Pillow函式庫來開啟一個影像，然後建立一個繪圖物件來新增文字到影像中。最後，我們儲存影像為一個新的檔案。

資料視覺化

Python的Matplotlib函式庫是一種強大的資料視覺化工具，提供了許多功能來建立各種型別的圖表和圖形。以下是一個簡單的範例，展示如何使用Matplotlib函式庫來建立一個線圖：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定義資料
x_values = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [10, 13, 15, 18, 16, 20]

# 建立線圖
plt.plot(x_values, y_values)

# 儲存圖表
plt.savefig('line_graph.png')

# 顯示圖表
plt.show()

在這個範例中，我們使用Matplotlib函式庫來定義資料，然後建立一個線圖。最後，我們儲存圖表為一個新的檔案，並顯示圖表。

結合影像處理和資料視覺化

我們可以結合影像處理和資料視覺化來建立更複雜的圖表和圖形。以下是一個簡單的範例，展示如何使用Pillow函式庫和Matplotlib函式庫來建立一個包含影像和資料的圖表：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import matplotlib.pyplot as plt

# 開啟影像
im = Image.open('image.jpg')

# 建立繪圖物件
draw = ImageDraw.Draw(im)

# 新增文字
draw.text((20, 150), 'Hello', fill='purple')

# 定義資料
x_values = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [10, 13, 15, 18, 16, 20]

# 建立線圖
plt.plot(x_values, y_values)

# 儲存圖表
plt.savefig('line_graph.png')

# 顯示圖表
plt.show()

# 儲存影像
im.save('text_image.png')

在這個範例中，我們使用Pillow函式庫來開啟一個影像，然後建立一個繪圖物件來新增文字到影像中。接著，我們使用Matplotlib函式庫來定義資料，然後建立一個線圖。最後，我們儲存圖表和影像為新的檔案。

圖表與影像處理

在本章中，我們將探討如何使用 Python 處理圖表和影像。首先，我們來看看如何使用 Matplotlib 建立圖表。

建立圖表

Matplotlib 是一個強大的圖表函式庫，允許您建立各種型別的圖表，包括線圖、條形圖和餅圖。以下是建立一個簡單的線圖的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values1 = [9, 11, 18, 16, 17]
y_values2 = [9, 11, 18, 16, 17, 19]

plt.plot(x_values, y_values1, marker='o', color='b', label='Line 1')
plt.plot(x_values, y_values2, marker='s', color='r', label='Line 2')

plt.legend()
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')
plt.title('Graph Title')

plt.grid(True)
plt.show()

這個程式碼將建立一個線圖，具有兩條線，每條線都有自己的標記和顏色。圖表還包含一個標題、x 軸標籤、y 軸標籤和一個網格。

處理影像

除了建立圖表外，Python 還可以用於處理影像。Pillow 是一個流行的影像處理函式庫，允許您載入、操作和儲存影像。以下是使用 Pillow 載入和顯示影像的例子：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
img.show()

這個程式碼將載入一個名為 image.jpg 的影像，並將其顯示在螢幕上。

練習題

什麼是 RGBA 值？
如何從 Pillow 模組中取得 ‘CornflowerBlue’ 的 RGBA 值？
什麼是盒子元組？
如何取得一個名為 zophie.png 的影像檔案的 Image 物件？
如何取得 Image 物件的寬度和高度？
如何取得 100x100 影像的左下角的 Image 物件？
如何儲存修改過的 Image 物件為影像檔案？
哪個模組包含 Pillow 的形狀繪製程式碼？
Image 物件沒有繪製方法。什麼型別的物件有繪製方法？如何取得這種物件？
哪些 Matplotlib 函式可以建立線圖、散點圖、條形圖和餅圖？
如何儲存 Matplotlib 圖表為影像檔案？
plt.show() 函式做什麼？為什麼不能連續呼叫它兩次？

練習程式

為了練習，請寫程式完成以下任務：

載入一個影像檔案，並將其顯示在螢幕上。
建立一個線圖，具有兩條線，每條線都有自己的標記和顏色。
將一個影像檔案儲存為另一個格式（例如，從 JPEG 儲存為 PNG）。
使用 Matplotlib 建立一個條形圖，並將其儲存為影像檔案。

圖表翻譯：

內容解密：

plt.plot() 函式用於建立線圖。
marker 引數用於設定線上的標記。
color 引數用於設定線的顏色。
label 引數用於設定線的標籤。
plt.legend() 函式用於顯示圖例。
plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函式用於設定 x 軸和 y 軸的標籤。
plt.title() 函式用於設定圖表的標題。
plt.grid() 函式用於顯示網格。
Image.open() 函式用於載入影像檔案。
img.show() 函式用於顯示影像。

圖片拼接程式

以下是圖片拼接程式的 Python 實作：

from PIL import Image

def make_tile(image_filename, horizontal_tiles, vertical_tiles):
    """
    將單一圖片拼接成多張圖片。

    :param image_filename: 圖片檔案名稱
    :param horizontal_tiles: 水平方向上的拼接數量
    :param vertical_tiles: 垂直方向上的拼接數量
    :return: 拼接後的圖片物件
    """
    # 載入原始圖片
    image = Image.open(image_filename)

    # 計算拼接後圖片的大小
    new_width = image.width * horizontal_tiles
    new_height = image.height * vertical_tiles

    # 建立新的圖片物件
    new_image = Image.new('RGB', (new_width, new_height))

    # 拼接圖片
    for i in range(horizontal_tiles):
        for j in range(vertical_tiles):
            # 將原始圖片貼到新的圖片上
            new_image.paste(image, (i * image.width, j * image.height))

    return new_image

# 範例使用
image_filename = 'zophie_the_cat.jpg'
horizontal_tiles = 6
vertical_tiles = 10

new_image = make_tile(image_filename, horizontal_tiles, vertical_tiles)
new_image.save('tiled_image.jpg')

找尋照片資料夾程式

以下是找尋照片資料夾程式的 Python 實作：

import os
from PIL import Image

def find_photo_folders(root_dir):
    """
    找尋照片資料夾。

    :param root_dir: 根目錄
    :return: 照片資料夾的絕對路徑列表
    """
    photo_folders = []

    # 逐一掃描根目錄下的所有資料夾
    for folder_name, subfolders, filenames in os.walk(root_dir):
        num_photo_files = 0
        num_non_photo_files = 0

        # 逐一檢查檔案是否為照片檔案
        for filename in filenames:
            # 檢查檔案副檔名是否為.png 或.jpg
            if not filename.endswith(('.png', '.jpg')):
                num_non_photo_files += 1
                continue

            # 開啟圖片檔案並檢查其大小
            image = Image.open(os.path.join(folder_name, filename))
            if image.width < 500 or image.height < 500:
                num_non_photo_files += 1
            else:
                num_photo_files += 1

        # 如果超過半數的檔案是照片檔案，則將資料夾加入結果列表
        if num_photo_files > num_non_photo_files:
            photo_folders.append(os.path.abspath(folder_name))

    return photo_folders

# 範例使用
root_dir = '/'
photo_folders = find_photo_folders(root_dir)

# 列印找到的照片資料夾
for folder in photo_folders:
    print(folder)

圖表翻譯：

內容解密：

以上程式碼實作了兩個功能：圖片拼接和找尋照片資料夾。圖片拼接程式使用 Pillow 函式庫載入原始圖片，計算拼接後圖片的大小，建立新的圖片物件，並將原始圖片貼到新的圖片上。找尋照片資料夾程式使用 os 函式庫掃描根目錄下的所有資料夾，檢查每個資料夾中的檔案是否為照片檔案，如果超過半數的檔案是照片檔案，則將資料夾加入結果列表。

影像處理與OCR技術

在影像處理中，常需要將影像轉換為文字，以便於後續的處理和分析。這個過程稱為光學字元識別（Optical Character Recognition，OCR）。Python提供了多種函式庫來實作OCR，包括PyTesseract。

安裝Tesseract和PyTesseract

要使用PyTesseract，需要先安裝Tesseract OCR引擎。以下是安裝步驟：

Windows：下載並安裝Tesseract OCR引擎，然後安裝PyTesseract。
macOS：使用Homebrew包管理器安裝Tesseract和PyTesseract。
Linux：使用apt-get安裝Tesseract和PyTesseract。

基本OCR示例

以下是使用PyTesseract和Pillow函式庫從影像中提取文字的基本示例：

import pytesseract as tess
from PIL import Image

# 開啟影像
img = Image.open('ocr-example.png')

# 將影像轉換為文字
text = tess.image_to_string(img)

# 列印提取的文字
print(text)

這個示例展示瞭如何使用PyTesseract和Pillow函式庫從影像中提取文字。

OCR應用

OCR技術有許多應用，包括：

文字識別：從影像中提取文字，以便於後續的處理和分析。
檔案掃描：掃描檔案並將其轉換為電子版。
自動資料輸入：從影像中提取資料，並自動輸入到資料函式庫中。

Pillow函式庫

Pillow函式庫是一個Python的影像處理函式庫，提供了多種功能，包括：

影像開啟和儲存
影像轉換和處理
影像濾波和特效

Pillow函式庫常與PyTesseract函式庫一起使用，實作影像處理和OCR功能。

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用PyTesseract和Pillow函式庫從影像中提取文字。首先，需要安裝Tesseract OCR引擎和PyTesseract函式庫。然後，使用Pillow函式庫開啟影像，並將其轉換為文字。最後，列印提取的文字。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python批次處理圖片調整尺寸與Logo疊加

package "影像處理流程" {
    package "影像載入" {
        component [讀取影像] as read
        component [色彩空間轉換] as color
        component [尺寸調整] as resize
    }

    package "影像處理" {
        component [濾波器 Filter] as filter
        component [邊緣檢測 Edge] as edge
        component [形態學操作] as morph
        component [特徵提取] as feature
    }

    package "深度學習" {
        component [CNN 卷積網路] as cnn
        component [物件偵測] as detect
        component [影像分割] as segment
    }
}

read --> color : BGR/RGB/Gray
color --> resize : 縮放
resize --> filter : 平滑/銳化
filter --> edge : Sobel/Canny
edge --> feature : SIFT/ORB
feature --> cnn : 特徵學習
cnn --> detect : YOLO/RCNN
cnn --> segment : U-Net/Mask RCNN

note right of cnn
  卷積層提取特徵
  池化層降維
  全連接層分類
end note

@enduml

圖表翻譯：

此圖表展示了OCR過程的流程。首先，開啟影像，然後將其轉換為文字。最後，列印提取的文字。這個過程使用PyTesseract和Pillow函式庫實作。

從技術架構視角來看，Python 的 Pillow 函式庫結合 Tesseract OCR 引擎，為影像處理和光學字元識別提供了強大的解決方案。分析程式碼可以發現，其核心流程包含影像載入、尺寸調整、Logo 合成、影像格式轉換、拼接、批次處理以及 OCR 文字提取等功能。這些功能的實作仰賴 Pillow 提供的影像操作 API 以及 Tesseract 的 OCR 引擎。然而，目前的程式碼仍存在一些潛在的最佳化空間，例如錯誤處理機制、更彈性的引數設定以及對於不同影像格式和大小的適應性。展望未來，隨著深度學習技術的發展，OCR 的準確率和效率將持續提升，並與更廣泛的影像處理技術深度融合，例如影像分割、物件偵測等，創造更多元的應用場景。玄貓認為，掌握 Pillow 和 Tesseract 等工具，對於提升影像處理能力至關重要，並建議開發者深入研究其底層原理和進階用法，以更好地應對未來的技術挑戰。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。