Pillow 图片处理模块

Pillow 图片处理模块

Pillow是Python第三方库，Python2中有一个叫PIL(Python Imaging Library)的标准库，但不支持Python3，所以一些志愿者在PIL的基础上创建了Pillow，支持Python3。Pillow支持动态图像编辑。

  1. 安装Pillow

    pip install pillow

    Pillow安装成功后，需要用PIL导入：

    import PIL

    from PIL import Image

    Image是最常用的模块。

  2. 打开或者新建一张图片

    import PIL
from PIL import Image
pic = Image.open('11.jpg')
pic.show()
im = Image.new('RGB', (480, 640), ('pink'))
im.show()

    Image.new()方法有三个参数：图像模式（RGB），图像尺寸（宽，高），颜色（red,green,blue），颜色可以直接用#0000FF或者blue表示蓝色。

    Image.show()方法可以调用系统自带的图像查看程序显示当前图片，如系统中并未安装相应程序，有执行程序时将无任何显示。

  3. Image模块的常用属性

    print('宽：', pic.width)  # 宽： 1361
print('高：', pic.height)  # 高： 1814
print('尺寸：', pic.size)  # 尺寸： (1361, 1814)
print('色彩模式：', pic.mode)  # 色彩模式： RGB
print('图像格式：', pic.format)  # 图像格式： JPEG
# print('图片类别：', pic.category)
print('只读：', pic.readonly)  # 只读： 1
print('图片信息：', pic.info)  # 图片信息： {'jfif': 257, 'jfif_version': (1, 1), 'jfif_unit': 0, 'jfif_density': (1, 1)}

    其中size属性返回的是一个元组。

  4. Image.convert()方法进行图像模式(mode)转换，支持以下标准模式：

    convert(self, mode=None, matrix=None, dither=None, palette=WEB, colors=256): 将当前图片转换为指定的模式，并且返回转换后的图片。

    如果不指定模式，则选择一种能保留图片所有信息且不使用调色板的模式(通常的结果是不转换)。

    mode 描述
    1 1位像素，黑白，每字节存储一个像素
    L 8位像素，黑白
    P 8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
    RGB 3x8位像素，真彩色
    RGBA 4x8位像素，带透明蒙版的真彩色
    CMYK 4x8位像素，分色
    YCbCr 3x8位像素，彩色视频格式
    LAB 3x8位像素，L * a * b颜色空间
    HSV 3x8位像素，色相，饱和度，值颜色空间
    I 32位有符号整数像素
    F 32位浮点像素

    1位像素的范围是0-1，0表示黑1表示白，中间表示灰。8位像素的范围是0-255，如RGB的(0, 0, 0)表示黑，(255, 255, 255)表示白，依此类推。

    pic1 = pic.convert('1')
pic1.show()

    convert()方法有5个参数，都有默认值，根据转换的模式来传值：

    mode，图片的模式，传入需要转换的模式。部分模式之间不支持转换，代码会报错。

    matrix, 转换矩阵。传入该参数时，应该传入由浮点数构成的元组，元组长度为4或12。matrix只支持从少数模式转换成'L'或'RGB'。

    dither, 高频振动，用于控制颜色抖动。从模式'RGB'转换为'P'或从'RGB'或'L'转换为'1'时使用。可用的方法有'NONE'或'FLOYDSTEINBERG'(默认)。当提供了matrix参数时不使用此功能。

    palette, 调色板，用于控制调色板的产生。从模式'RGB'转换为'P'时使用，可用的方法有'WEB'(默认)或'ADAPTIVE'。'ADAPTIVE'表示使用自适应的调色板。

    colors, 自适应调色板使用的颜色数。当palette参数为'ADAPTIVE'时，用于控制调色板的颜色数目。默认是最大值，即256种颜色。

  5. 图片的复制、粘贴和保存

    pic = Image.open('11.jpg')
im = Image.new('RGB', (128, 128), (255, 0, 0))
im1 = Image.new('RGBA', (128, 128), (0, 0, 255))
pic1 = pic.copy()
pic1.paste(im, (640, 600), mask=im1)
pic1.save('22.jpg', quality=95, subsampling=0)

    Image.copy()方法：将指定对象复制并返回。

    Image.paste(im,(行,列),mask=None)：在当前图片对象基础上，把im对象粘贴到指定位置，mask参数指定蒙板。

    Image.save()方法：保存当前图片对象到指定位置。

    具体说明：

    copy(): 拷贝当前的图片，拷贝出来的图片与原图一模一样。如果想在图片上粘贴一些内容，又想保留原图时，可以使用此方法。

    paste(im, box=None, mask=None): 将另一张图片粘贴到当前图片中，如果粘贴的模式不匹配，则将被粘贴图片的模式转换成当前图片的模式。有3个参数。

    im, 被粘贴的图片。传入一张图片，当第二个参数box指定的是一个区域时，im参数也可以是一个整数或颜色值(元组表示，16进制表示和颜色名都可以，如上面代码中的image_new可以换成(0, 0, 255), '#0000FF', 'blue')。

    box, 图片粘贴的位置或区域。传入一个长度为2或4的元组，如果不传值，默认为(0, 0)，图片被粘贴在当前图片的左上角。如果传入长度为2的元组(x, y)，表示被粘贴图片的左上角坐标位置。如果传入长度为4的元组(x1, y1, x2, y2)，表示图片粘贴的区域，此时区域的大小必须与被粘贴图片一致，否则会报错，传入的元组长度为其他值也会报错。

    mask, 蒙版。传入一张与被粘贴图片尺寸一样的图片，可以使用模式为'1'、'L'或者'RGBA'的图像。如果mask图像的颜色值为255，则直接按被粘贴图片的颜色粘贴，如果mask图像的颜色值为0，则保留当前图片的颜色(相当于没有粘贴)，如果mask图像的颜色值为0~255之间的值，则将im与mask进行混合后再粘贴。

    save(fp, format=None, quality=95, subsampling=0): 将当前图片按指定的文件名保存，运行后会将图片按新名字保存在当前路径下(也可以指定路径)。文件名最好带扩展名，方便打开，format表示图片的格式，没有指定format则会根据扩展名来解析(如果能解析出来)，一般不需要指定format，传入一个规范的文件名即可。quality：压缩比，默认是75。subsampling：可选参数为0，1，2；选择0即可实现小变大的需求。

  6. 图片裁剪和缩放

    pic = Image.open('11.jpg')
im_crop = pic.crop(box=(200, 200, 680, 840))
im_crop.show()
im_resize = pic.resize((480, 640),reducing_gap=2)
im_resize.show()

    im_crop = pic.crop(box=(200, 200, 680, 840))：裁剪图片，box参数中的四个数字为图片坐标，分别是x1,y1,x2,y2。

    im_resize = pic.resize((480, 640),reducing_gap=2)：

    crop(box=None)：裁剪图片，返回裁剪区域的图片。box表示裁剪的区域，传入长度为4的元组(x1, y1, x2, y2)，不传默认为拷贝原图，相当于copy()方法，如果裁剪的区域超过了原图的区域，超出部分用像素格填充。

    resize(size, resample=BICUBIC, box=None, reducing_gap=None): 缩放图片，返回缩放后的图片。有4个参数。

    size, 图片缩放后的尺寸，传入一个长度为2的元组(width, height)。

    resample, 重采样，是一个可选的重采样过滤器。可以传入Image.NEAREST, Image.BOX, Image.BILINEAR, Image.HAMMING, Image.BICUBIC, Image.LANCZOS。默认过滤器为Image.BICUBIC。如果图像的模式为'1'或'P'，则始终设置为Image.NEAREST。

    box, 缩放图片的区域。传入长度为4的元组(x1, y1, x2, y2)，这个区域必须在原图的(0, 0, width, height)范围内，如果超出范围会报错，如果不传值则默认将整张原图进行缩放。

    reducing_gap, 减少间隙。传入一个浮点数，用于优化图片缩放效果，默认不进行优化，值大于3.0时优化效果基本已经是公平的重采样。

  7. 图片旋转和翻转

    • rotate()方法：将图片对象进行旋转，可以实现顺时针或逆时针任意角度。
    • transpose()方法：将图片对象进行顺时针或逆时针90度旋转或者翻转，区别于上面的方法不能任意角度，但可以进行垂直或水平翻转。 ★★★★★这个方法比较常用，但根据系统提示在Pillow10（2023-07-01）更新后会停用现在的方法。
    im_resize.rotate(45).show()         # 图片向左（逆时针）旋转45度并显示。
im_resize.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show()   # 逆时针旋转90度并显示。
im_resize.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM).show()   # 逆时针旋转90度并显示。
im_resize.transpose(Image.ROTATE_90).show()     # 逆时针旋转90度并显示。
im_resize.transpose(Image.ROTATE_180).show()    # 逆时针旋转90度并显示。
im_resize.transpose(Image.ROTATE_270).show()    # 逆时针旋转90度并显示。

  8. 图片特效

    Pillow提供一些简单的图片特效使用，需要从PIL库中导入ImageFilter模块。

     pic = Image.open('11.jpg')
 def pic_filter(imfile, x):
     filters = [
         ImageFilter.BLUR,   # 模糊效果
         ImageFilter.DETAIL, # 细节效果
         ImageFilter.CONTOUR,    # 轮廓效果
         ImageFilter.EDGE_ENHANCE,   # 边缘增强（比锐化更好）
         ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE,  # 进一步边缘增强
         ImageFilter.FIND_EDGES, # 查找边缘
         ImageFilter.EMBOSS,     # 浮雕效果
         ImageFilter.SHARPEN,    # 锐化
         ImageFilter.SMOOTH,     # 平滑
         ImageFilter.SMOOTH_MORE,    # 进一步平滑
     ]
 return imfile.filter(filters[x]) # 根据列表序号选择效果并显示
 pic_filter(pic,3).show()
posted @ 2022-04-19 16:56  amwkvi  阅读(351)  评论(0)  编辑  收藏  举报