生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
批量生成图片
上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。
本地生成的图片
封装成函数
前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。
本地生成的图片
最近由于工作需要，研究了一下使用python zipfile从excel提取图片的操作，但是随之而来的问题是，Python提取出来的图片顺序是如何得来的？于是乎，我就测试了一下新建一个excel，分别插入三张图片，顺序：1，2，3
输出的图片顺序如图1
当我改变图片的插入顺序为：3，2，1（excel插入顺序图1），
同样excel插入的顺序我改成：2，3，1（excel插入顺序图2）
抓取的图片的顺序如图4
由此可见，Python提取的图片顺序和插入图片的顺序一致。
你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）
分享一点简单有用的小项目：python
源码分享如下：
看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）
一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包
Tesseract OCR光学字符识别
Windows系统：
安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：
： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
可以下载一些语言包：
https://github.com/tesseract-ocr/
安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。
还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。
在环境变量中，添加一个TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。
在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装：
pip install pytesseract
并且，需要读取图片，需要借助一个第三方库叫做PIL。通过pip list看下是否安装。如果没有安装，通过pip的方式安装：
pip install PIL
使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下：
