PIL或Pillow学习2

接着学习下Pillow常用方法：

PIL_test1.py :

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9, Pillow图像降噪处理

由于成像设备、传输媒介等因素的影响，图像总会或多或少的存在一些不必要的干扰信息，我们将这些干扰信息统称为“噪声”，
比如数字图像中常见的“椒盐噪声”，指的是图像会随机出现的一些白、黑色的像素点。
图像噪声既影响了图像的质量，又妨碍人们的视觉观赏。因此，噪声处理是图像处理过程中必不可少的环节之一，
我们把处理图像噪声的过程称为“图像降噪”。

Pillow 通过 ImageFilter 类达到图像降噪的目的，该类中集成了不同种类的滤波器，
通过调用它们从而实现图像的平滑、锐化、边界增强等图像降噪操作。常见的降噪滤波器如下表所示：

图像降噪滤波器
名称    说明
ImageFilter.BLUR    模糊滤波，即均值滤波
ImageFilter.CONTOUR    轮廓滤波，寻找图像轮廓信息
ImageFilter.DETAIL    细节滤波，使得图像显示更加精细
ImageFilter.FIND_EDGES    寻找边界滤波（找寻图像的边界信息）
ImageFilter.EMBOSS    浮雕滤波，以浮雕图的形式显示图像
ImageFilter.EDGE_ENHANCE    边界增强滤波
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE    深度边缘增强滤波
ImageFilter.SMOOTH    平滑滤波
ImageFilter.SMOOTH_MORE    深度平滑滤波
ImageFilter.SHARPEN    锐化滤波
ImageFilter.GaussianBlur()    高斯模糊
ImageFilter.UnsharpMask()    反锐化掩码滤波
ImageFilter.Kernel()    卷积核滤波
ImageFilter.MinFilter(size)    最小值滤波器，从 size 参数指定的区域中选择最小像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MedianFilter(size)    中值滤波器，从 size 参数指定的区域中选择中值像素值，然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MaxFilter(size)    最大值滤波器
ImageFilter.ModeFilter()    模式滤波
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# 导入 ImageFilter类
from PIL import ImageFilter
# 1) 图像模糊处理
img_blur=img.filter(ImageFilter.BLUR)
#img_blur.show()
img_blur.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_BLUR.png")
print('保存模糊处理后的图像')

# 2) 生成轮廓图
img_contour=img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
#img_contour.show()
img_contour.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_CONTOUR.png")
print('保存生成轮廓图后的图像')

# 3) 浮雕图
img_emboss=img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
#img_emboss.show()
img_emboss.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_EMBOSS.png")
print('保存生成浮雕图后的图像')

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10, Pillow图像颜色处理

Pillow 提供了颜色处理模块 ImageColor，该模块支持不同格式的颜色，
比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称（#ff0000）以及颜色英文单词（"red"）。
同时，它还可以将 CSS（层叠样式表，用来修饰网页）风格的颜色转换为 RGB 格式。

注意，在 ImageColor 模块对颜色的大小并不敏感，比如 "Red" 也可以写为 " red"。

颜色命名
ImageColor 支持多种颜色模式的的命名（即使用固定的格式对颜值进行表示），比如我们熟知的 RGB 色彩模式，
除此之外，还有 HSL （色调-饱和度-明度）、HSB （又称 HSV，色调-饱和度-亮度）色彩模式。下面对 HSL 做简单介绍：
H：即 Hue 色调，取值范围 0 -360，其中 0 表示“red”，120 表示 “green”，240 表示“blue”；
S：即 Saturation 饱和度，代表色彩的纯度，取值 0~100%，其中 0 代表灰色（gry），100% 表示色光最饱和；
L：即 Lightness 明度，取值为 0~100%，其中 0 表示“black”黑色，50% 表示正常颜色，100% 则表示白色。

下面使用 HSL 色彩模式表示红色，格式如下：
HSL(0,100%,50%)
此时的颜色为“纯红色”，等同于 RGB (255,0,0)。

ImageColor 模块比较简单，只提供了两个常用方法，分别是 getrgb() 和 getcolor() 函数。

1) getrgb()方法
顾名思义，该函数用来得到颜色的 RGB 值，语法格式如下：
PIL.ImageColor.getrgb(color)
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from PIL import ImageColor
# getrgb()方法
color1=ImageColor.getrgb("AliceBlue")
print(color1)
color2=ImageColor.getrgb('#FFEBCD')
print(color2)
#使用HSL模式红色
color3=ImageColor.getrgb('HSL(0,90%,60%)')
print(color3)

#使用new()绘制新的图像
img_new= Image.new("RGB", (100, 100), ImageColor.getrgb("#FFF0F5"))
#img_new.show()
img_new.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_ImageColor.jpg")

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2) getcolor()
该方法与 getrgb() 类似，用来获取颜色值，不过它多了一个mode参数，因此该函数可以获取指定色彩模式的颜色值。
语法格式如下：
PIL.ImageColor.getcolor(color, mode)

参数说明如下：
color：一个颜色名称，字符串格式，可以是颜色的英文单词，或者十六进制颜色名。
    如果是不支持的颜色，会报 ValueError 错误；
mode：指定色彩模式，如果是不支持的模式，会报 KeyError 错误。
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color4=ImageColor.getcolor('#FFE4E1','L')
print(color4)
color5=ImageColor.getcolor('Blue','RGBA')
print(color5)

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11, Pillow为图片添加水印
为图片添加水印能够在一定程度上避免其他人滥用您的图片，这是保护图片版权的一种有效方式。

Pillow 库提供了添加水印的方法，操作简单，易学、易用。

我们知道，水印是附着在原图片上一段文字信息，因此添加水印的过程中会涉及两个问题：
第一、如何使文字信息附着在图片上；
第二、如何绘制文字信息。

Pillow 提供的ImageDraw和ImageFont模块成功解决了上述问题。

1) ImageDraw
PIL.ImageDraw 模块提供了一系列的绘图方法，通过该模块可以创建一个新的图形，
    或者在现有的图像上再绘制一个图形，从而起到对原图注释和修饰的作用。

draw = ImageDraw.Draw(img)
上述方法会返回一个 ImageDraw 对象，参数 img 表示 Image 对象。
这里我们可以把 Image 对象理解成画布，通过调用 ImageDraw 对象的一些方法，实现了在画布上绘制出新的图形目的。
ImageDraw 对象的常用方法如下表所示：

方法    说明
text    在图像上绘制文字
line    绘制直线、线段
eclipse    绘制椭圆形
rectangle    绘制矩形
polygon    绘制多边形

绘制矩形图的语法格式如下：
draw.rectangle(xy, fill=None, outline=None)

参数说明如下：
xy：元组参数值，以图像的左上角为坐标原点，表示矩形图的位置、图形大小的坐标序列，形如 ((x1,y1,x2,y2))；
fill：矩形图的背景填充色；
outline：矩形图的边框线条颜色。
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from PIL import ImageDraw
#创建 Image 对象，当做背景图
img = Image.new('RGB',(200,200),color='GhostWhite')
#创建 ImageDraw 对象
draw = ImageDraw.Draw(img)
#以左上角为原点，绘制矩形。元组坐标序列表示矩形的位置、大小；fill设置填充色为红色，outline设置边框线为黑色
draw.rectangle((80,150,130,200),fill=(155,50,0,0),outline=(0,0,0,0))
#查看原图片
#img.show()
#保存图片
img.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_rectangle.jpg")

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2) ImageFont
PIL.ImagreFont 模块通过加载不同格式的字体文件，从而在图像上绘制出不同类型的文字，
    比如 TrueType 和 OpenType 类型的字体。

创建字体对象的语法格式如下：
font = ImageFont.truetype(font='字体文件路径', size=字体大小)
如果想要在图片上添加文本，还需要使用 ImageDraw.text() 方法，语法格式如下：
d.text((x,y), "text", font, fill)
参数说明如下：
(x,y)：图像左上角为坐标原点，(x,y) 表示添加文本的起始坐标位置；
text：字符串格式，要添加的文本内容；
font：ImageFont 对象；
fill：文本填充颜色。
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from PIL import ImageFont
#创建画布对象
draw = ImageDraw.Draw(img)
#加载计算机本地字体文件
font = ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/Gabriola.ttf',size=48)
#在原图像上添加文本
draw.text(xy=(50,50),text='PandaCode',fill=(255,0,0),font=font)
#img.show()
img.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_ImageFont.jpg")

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3) 添加图片水印
通过上述知识的学习，我们对ImageDraw和ImageFont模块有了大体的认识，并且也解决了如何给图片添加水印的两个关键问题。
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#字体
font=ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/Gabriola.ttf',size=36)
#添加水印方法
def creating_watermark(img,text,font=font):
    #给水印添加透明度，因此需要转换图片的格式
    img_rgba=img.convert('RGBA')
    img_text_canvas=Image.new('RGBA',img_rgba.size,(255,255,255,0))
    print(img_rgba.size[0])
    draw = ImageDraw.Draw(img_text_canvas)
    #设置文本文字大小,并获取文字高宽值
    text_x_width,text_y_height = draw.textsize(text,font=font)
    print(text_x_width,text_y_height)
    #计算文字图层在原图坐标值(x,y)
    text_xy = (img_rgba.size[0] - text_x_width, img_rgba.size[1] - text_y_height)
    print('text_xy : ', text_xy)
    #设置文本颜色
    draw.text(text_xy,text,font=font,fill=(255,0,0))
    #将原图片与文字复合
    img_text=Image.alpha_composite(img_rgba,img_text_canvas)
    return  img_text

image = Image.open("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1.jpg")
#image.show()
image_water = creating_watermark(image,'PandaCode')
#image_water.show()
image_water.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_PandaCode.png")

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12,  Pillow和ndarray数组
NumPy 是 Python 科学计算的基础数据包，它被大量的应用于机器学习领域，比如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。
ndarray 是 NumPy 中的数组类型，也称为 ndarray 数组，该数组可以与 Pillow 的 PIL.Image 对象实现相互转化。
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#使用numpy之前需要提前安装
import numpy as np

#1) ndarray 数组创建图像
#创建 300*300的图像，3个颜色通道
ndarray = np.zeros([300,300,3],dtype=np.uint8)
#rgb色彩模式
ndarray[:,:150]=[255,0,0]
ndarray[:,150:]=[255,255,0]
img_np = Image.fromarray(ndarray)
#img_np.show()
img_np.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_ndarray_img.png")

#2) 图像转化为 ndarray 数组
# Image 图像转换为 ndarray 数组
img_ndarray = np.array(image)
print(img_ndarray)
# ndarray 转换为 Image 图像
ndarray_img = Image.fromarray(img_ndarray)
#显示图片
#ndarray_img.show()
#保存图片
ndarray_img.save("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_image_ndarray_img.png")

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13, Pillow生成GIF动态图
GIF（Graphics Interchange Format，图形交换格式）是一种“位图”图像格式，它以.gif作为图像的扩展名。
GIF 图片非常适合在互联网中使用，这是因为它采用了图像预压缩技术，该技术的应用，
在一定程度上减少了图像传播、加载所消耗的时间。

与其他格式的图片相比，GIF 还有一项非常重要的应用，那就是生成动态图。
我们知道，Pillow 能够处理多种图像格式，包括 GIF 格式，它可以将静态格式图片（png、jpg）合成为 GIF 动态图。 
注意：Pillow 总是以灰度模式（L）或调色板模式（P）来读取 GIF 文件。
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#根据文件夹里的png图片生成gif动态图方法
def png_to_gif(png_path,gif_name):
    """png合成gif图像"""
    frames = []
    # 返回文件夹内的所有静态图的列表
    png_files = os.listdir(png_path)
    # 打印返回的列表
    print(png_files)
    # 读取文件内的静态图
    for pngf in png_files:
        if 'png' in pngf:
            frame = Image.open(os.path.join(png_path, pngf))
            frames.append(frame)
    # 以第一张图片作为开始，将后续n张图片合并成 gif 动态图
    # 参数说明：
    # save_all 保存图像;transparency 设置透明背景色;duration 单位毫秒，动画持续时间，
    # loop=0 无限循环;disposal=2 恢复原背景颜色。参数详细说明，请参阅官方文档，网址见文章末尾处。
    frames[0].save(gif_name,save_all=True,append_images=frames[1:],transparency=0,duration=1000,loop=0,disposal=2)
#调用函数，传入对应的参数
png_to_gif("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image","C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_PIL.gif")
image_gif = Image.open("C:/Users/86159/Desktop/py_workspace/myFlask/static/image/1_PIL.gif")
image_gif.show()