Python有许多库可以用来处理图像，其中最常用的是Pillow和OpenCV。以下是使用这两个库的基本图像处理示例：

## 使用Pillow库

Pillow是一个Python Imaging Library（PIL）的分支，它提供了许多图像处理功能，例如打开和保存图像文件，调整大小，裁剪，旋转，合并图像等。

以下是一个基本的Pillow图像处理示例：

```

from PIL import Image

# 打开图像文件

image = Image.open('example.jpg')

# 显示图像

image.show()

# 调整图像大小

resized_image = image.resize((300, 300))

# 保存图像

resized_image.save('resized_image.jpg')

# 裁剪图像

cropped_image = image.crop((100, 100, 400, 400))

# 旋转图像

rotated_image = image.rotate(90)

# 合并图像

image1 = Image.open('example1.jpg')

image2 = Image.open('example2.jpg')

merged_image = Image.merge('RGB', (image1, image2))

# 显示处理后的图像

resized_image.show()

cropped_image.show()

rotated_image.show()

merged_image.show()

```

此示例打开名为`example.jpg`的图像文件，显示图像并进行调整大小，裁剪，旋转和合并。然后它将处理后的图像保存到文件并显示它们。

## 使用OpenCV库

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉功能，例如图像过滤，边缘检测，图像分割，特征提取等。

以下是一个基本的OpenCV图像处理示例：

```

import cv2

# 读取图像文件

image = cv2.imread('example.jpg')

# 显示图像

cv2.imshow('image', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

# 调整图像大小

resized_image = cv2.resize(image, (300, 300))

# 保存图像

cv2.imwrite('resized_image.jpg', resized_image)

# 裁剪图像

cropped_image = image[100:400, 100:400]

# 旋转图像

(rows, cols) = image.shape[:2]

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1)

rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 显示处理后的图像

cv2.imshow('resized_image', resized_image)

cv2.imshow('cropped_image', cropped_image)

cv2.imshow('rotated_image', rotated_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

此示例使用OpenCV读取名为`example.jpg`的图像文件，显示图像并进行调整大小，裁剪和旋转。然后它将处理后的图像保存到文件并显示它们。

需要注意的是，OpenCV读取的图像格式为BGR，而不是常见的RGB格式。在进行任何处理之前，需要将图像从BGR格式转换为RGB格式。

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