它拥有人工智能技术，用户可以随时拿出手机进行识别花卉，识别快速，拍照上传植物图片即可识别出相对应的花名和相关的知识。
我们经常会遇到一些不认识的花，识花程序的开发可以很好的帮助我们来认识身边的花花草草，帮助我们增加更多的知识。
优就业Python课程大概分为这几个阶段第一阶段：Python 核心编程
第二阶段：全栈开发
第三阶段：网络爬虫
第四阶段：人工智能
第五阶段：就业指导
Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强 大的库，所以常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块 （尤其是 C/C++）很轻松地联结在一起,是国内外众多企业使用的关键 开发语言之一。
优势一：课程设置科学合理，将前后端知识点融为一体，前端页面与 后端框架相辅相成，知识点的承接更加顺畅。
优势二：人工智能阶段占课程时长比重高，包括数据挖掘、机器学习、 深度学习等内容，同时强调设计模式、软件架构等思维方式的培养， 使学员在就业后不仅仅是一个出色的码农，更具备成为架构师的潜质。
优势三：课程以就业为前提，强调知识点的实用性和实战性，企业级 真实项目支撑，重在培养学员的实战能力，快速上手项目操作，更加 符合企业用人需求。
学习完成可从事的岗位为：
Python 开发工程师、人工智能工程师、数据库建模工程师 前端开发工程师、Web 全栈开发工程师、网络爬虫工程师 数据采集工程师、数据分析工程师、算法工程师
1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1 >>>import Image
2 >>>im = Image.open("j.jpg")
3 >>>print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：
1 >>>im.show()
2 >>>
输出原图：
3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )
3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :
crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。
paste() :
merge() :
1 >>>box = (100, 100, 200, 200)
2 >>>region = im.crop(box)
3 >>>region.show()
4 >>>region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
5 >>>region.show()
6 >>>im.paste(region, box)
7 >>>im.show()
其效果图为：
旋转一幅图片：
1 def roll(image, delta):
2 "Roll an image sideways"
3
4 xsize, ysize = image.size
5
6 delta = delta % xsize
7 if delta == 0: return image
8
9 part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
10 part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
13
14 return image
3.3 几何变换。
3.3.1 简单的几何变换。
1 >>>out = im.resize((128, 128)) #
2 >>>out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。
3 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。
4 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。
5 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。
6 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。
7 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。
各个调整之后的图像为：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
3.3.2 色彩空间变换。
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
3.3.3 图像增强。
Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
1 >>>import ImageFilter
2 >>>imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3 >>>imfilter.show()
3.4 序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。
1 import Image
2 im.seek(1) # skip to the second frame
3
4 try:
5 while 1:
6 im.seek( im.tell() + 1)
7 # do something to im
8 except EOFError:
9 pass
3.5 更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im = Image.open("filename")
类文件读取：fp = open("filename", "rb")im = Image.open(fp)
字符串数据读取：import StringIOim = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：import TarIOfp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm")im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。
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