Python下数据处理-图片

图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，如果你是python2.x，可以通过以下地址进行下载：http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm，找到相对应的版本进行下载就可以了。

注意：PIL模块在python3.x中已经替换成pillow模块，文档地址：http://pillow.readthedocs.io/en/latest/，直接使用pip3 install pillow即可安装模块，导入时使用from PIL import Image.

 

from PIL import Image

 

image = Image.open("1.jpg")

print(image.format, image.size, image.mode)

image.show()

结果：

JPEG (1080, 1920) RGB

并把图片打开，展示出来

 

 

Image的三个属性：

  format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。

 

    size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

 

mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

Image的方法介绍：

  show()：显示最近加载的图像

  open(infilename):  打开文件

  save(outfilename)：保存文件

  crop((left, upper, right, lower))：从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

 

 

 

 

 

Image的几何处理：

out = im.resize((128, 128))                     #调整图片大小

out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

 

 

例子1：抠图

需求，把头像给截图出来：

from PIL import Image

image = Image.open("1.jpg")

print(image.format, image.size, image.mode)

box = (600, 300, 1050, 660)

region = image.crop(box)

region.save("cutting.jpg")

上述代码讲图片的((600, 300), (600, 660), (1050, 300), (1050, 660))所画出来的区域进行裁剪，并保存在cutting.jpg中

 

例子2：图片拼合

from PIL import Image

image = Image.open("1.jpg")

print(image.format, image.size, image.mode)

box = (600, 300, 1050, 660)

egion = image.crop(box)

#egion.save("cutting.jpg")

region = egion.transpose(Image.ROTATE_180)

image.paste(region, box)

image.show()

 

把头像照片截取出来，然后调换头像照片180度，然后在拼接在一起，

 

例子3：缩放：

from PIL import Image

 

infile = "2.jpg"

outfile = "new2.jpg"

image = Image.open(infile)

(x, y) = image.size

newx = 300

newy = int(y*newx/x)

out = image.resize((newx, newy), Image.ANTIALIAS)

out.show()