这篇博客对你可能意义不大，对于我而言相对重要一些！！！！
因为某人的需求，喊我写一个计算图片灰度值，标准差的代码，计划用js来写，查了一下两种写法，一种用canvas获取img的属性，根据像素的灰度值进行计算；另一种是node+opencv来写，但是Windows在node环境下配置opencv好像优点麻烦，果断放弃。
想着某人平常在写Python的代码，就试着写了一下，发现python和js的差别还是挺大的，因为对python的语法不太了解，导致以js的语法规则来写python语句，有点费神，哈哈哈，不过最终搞明白了一般。
这里只是用python的PIL库来进行图像处理，收获颇多。
安装PIL，命令行直接pip install PIL是有问题的，python2.7以后已经用pillow来代替PIL了，所以。。。
这里是python的代码：
# coding=utf-8
from PIL import Image
import os
def img_to_gray(file_path):
return Image.open(file_path).convert("L")# PIL的图片格式转换
def calc_avg_gray(path):
img = Image.open(path).convert("L")
width, height, sum = img.size[0], img.size[1], 0
for i in range(width):
for j in range(height):
sum += img.getpixel((i, j))
return int(sum / (width * height)) # 计算图片的平均值，取整
path = os.path.abspath('.') + "\imgs\\"
files = os.listdir(path)
for file in files:
_path = path + file
print("图片：" + _path, ", 灰度值：%d" % calc_avg_gray(_path))项目目录结构如下：
运行结果如下：
