Laten we het hebben over beeldverwerking, en dit is iets dat veel gebeurt en veel
bedrijven verwerken afbeeldingen of video's.
Wat bedoel ik?
Nou, Instagram hier, bijvoorbeeld, je hebt deze service misschien gebruikt, wat je doet is je foto's uploaden
en Instagram toont deze aan al je vrienden.
Maar als ik hier op een van deze foto's klik, is deze afbeelding niet echt de afbeelding die ik naar Instagram
heb geüpload, omdat de afbeelding die ik naar Instagram heb geüpload erg groot was.
Het was waarschijnlijk ongeveer vijf megabyte.
Wat Instagram doet, is dat het deze afbeelding verwerkt.
Misschien voegt het voor mij een paar coole filters toe om het er leuk uit te laten zien, maar het snijdt ook deze afbeelding bij en maakt
hem klein.
Het is dus maar een paar honderd kilobytes.
Nu, waarom zouden ze dit doen?
Ze doen dit omdat ze, a, foto's er mooier uit laten zien, maar ook om zichzelf wat geld te besparen.
Als ze alle foto's van al hun gebruikers hebben geüpload en elke foto een paar megabytes was,
is dat veel opslagruimte voor hen om deze foto's vast te houden, omdat elk van deze
foto's op hun servers staat.
Ze besparen dus veel geld door deze afbeeldingen te comprimeren.
Hetzelfde gebeurt ook op Udemy.
Je hebt misschien een cursus gevolgd over zoiets als Udemy en Thought Men.
Deze video's zijn een beetje wazig.
Ik wou dat ze wat duidelijker waren.
Nou, Udemy doet hetzelfde.
Ze hosten al deze video's en als ze de originele versie van de video's hosten, zoals degene die
ik in het volledige formaat opneem, nou, dat gaat ze veel geld kosten.
Ze kunnen dus geld besparen door deze video's te comprimeren zodat hun kleinere versies, maar ook andere studenten helpen die
deze video's misschien kunnen bekijken en geen goede internetverbinding hebben om ze in
HD te bekijken.
Dit is dus een veel voorkomend probleem, dus daar gaan we alles over leren.
Wat gaan we nu gebruiken?
Het belangrijkste is dat internet je vriend is als Python-ontwikkelaar, je zou deze bibliotheken moeten kunnen
vinden door gewoon een eenvoudige Google-zoekopdracht uit te voeren, zoals beeldverwerkingspython.
En we zien hier een heleboel bronnen zoals 10 python-beeldmanipulatietools.
Of dingen als open kvi, waar we het over zullen hebben.
Maar ik zal je het gedoe besparen en je vertellen wat we gaan gebruiken, we gaan
iets gebruiken dat Pelo heet, wat een vrij standaard bibliotheek is om met Python te gebruiken bij het manipuleren van afbeeldingen, wat
we gaan doen is eigenlijk deze Pilla-bibliotheek installeren.
En er zijn een paar waarschuwingen waar we in de volgende video op in gaan.
Maar idealiter ga je alles doen.
Is goed, je kunt Pelo gewoon pip installeren.
Dus laten we dat doen.
Ik heb hier een map.
En een project waar we aan gaan werken, dus negeer de rechterkant hier, maar hier zeg ik
alleen Pip en ik wil zeker weten dat ik PIP drie gebruik.
Nogmaals, dit is iets waar we het over hebben gehad.
Het is aan jou.
Zorg ervoor dat we de nieuwste versie van PIP gebruiken en zeg hieronder installeren.
En in mijn geval is het al voor je geïnstalleerd, het kan wat langer duren om dit pakket te installeren.
Nu, in de volgende video, ga ik een beetje praten over deze waarschuwing, die ons in feite leidt
naar een belangrijke ontwikkelaar, fundamenteel.
Dus ik zie je daar wel bij.