以下是关于“Python图像处理基本操作总结（PIL库、Matplotlib及Numpy）”的完整攻略。
背景
Python是一种流行的编程语言，广泛用于图像处理和计算机视觉。在本攻略中，我们将介绍Python中常用的图像处理库，包括PIL库、Matplotlib和Numpy。
实现
步骤1：导入库
首先，需要导入所需的。
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
在上述代码中，我们导入了PIL库、Numpy和Matplotlib。
步骤2：打开图像
我们需要开一张图像，以便进行后续的图像处理操作。在本攻略中，我们将使用以下代码来打开一张名为“test.jpg”的图像：
img = Image.open('test.jpg')
在上述代码中，我们使用Image.open函数打开了一张名为“test.jpg”的图像，并将其存储在img变量中。
步骤3：显示图像
我们可以使用Matplotlib库来显示图像。在本攻略中，我们将使用以下代码来显示图像：
plt.imshow(img)
plt.show()
在上述代码中，我们使用plt.imshow函数来显示图像，并使用plt.show函数来显示图像窗口。
步骤4：转换图像格式
我们可以使用PIL库来转换图像格式。在本攻略中，我们将使用以下代码将图像转换为灰度图：
gray_img = img.convert('L')
在上述代码中，我们使用convert函数将图像转换为灰度图像，并将其存储在gray_img变量中。
步骤5：调整图像大小
我们可以使用PIL库来调整图像大小。在本攻略中，我们将使用以下代码将图像大小调整为200×200像素：
resized_img = img.resize((200, 200))
在上述代码中，我们使用resize函数将图像大小调整为200×200像素，并将其存储在resized_img变量中。
步骤6：旋转图像
我们可以使用PIL库来旋转图像。在本攻略中，我们将使用以下代码将图像旋转45度：
rotated_img = img.rotate(45)
在上述代码中，我们使用rotate函数将图像旋转45度，并将其存储在rotated_img变量中。
示例1：图像处理
我们可以使用上述步骤中的函数来进行图像处理。在本攻略中，我们将使用以下代码来打开一张图像，并将其转换为灰度图像、调整大小、旋转并显示：
# 打开图像
img = Image.open('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray_img = img.convert('L')
# 调整大小
resized_img = img.resize((200, 200))
# 旋转图像
rotated_img = img.rotate(45)
# 显示图像
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')
plt.subplot(222)
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title('Grayscale Image')
plt.subplot(223)
plt.imshow(resized_img)
plt.title('Resized Image')
plt.subplot(224)
plt.imshow(rotated_img)
plt.title('Rotated Image')
plt.show()
在上述代码中，我们使用了上述步骤中的函数来进行图像处理，并使用Matplotlib库来显示图像。最后，我们将四张图像显示在同一个窗口中。
示例2：图像处理与Numpy
我们可以使用Numpy库来进行图像处理。在本攻略中，我们将使用以下代码来打开一张图像，并将其转换为Numpy数组、调整大小、旋转并显示：
# 打开图像
img = Image.open('test.jpg')
# 转换为Numpy数组
img_array = np.array(img)
# 调整大小
resized_img = np.array(Image.fromarray(img_array).resize((200, 200)))
# 旋转图像
rotated_img = np.array(Image.fromarray(img_array).rotate(45))
# 显示图像
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_array)
plt.title('Numpy Array')
plt.subplot(223)
plt.imshow(resized_img)
plt.title('Resized Image')
plt.subplot(224)
plt.imshow(rotated_img)
plt.title('Rotated Image')
plt.show()
在上述代码中，我们使用了Numpy库来进行图像处理，并使用Matplotlib库来显示图像。最后，我们将四张图像显示在同一个窗口中。
结论
综上所述，“Python图像处理基本操作总结（PIL库、Matplotlib及Numpy）”的攻略介绍了如何使用PIL库、Matplotlib和Numpy库来进行图像处理。可以开图像、显示图像、转换图像格式、调整图像大小和旋转图像。可以根据需要选择适合的函数操作。同时，也可以使用N库来进行图像处理。