python|python 包之 Pillow 图像处理教程分享

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  • 一、安装
  • 二、打开图片
  • 三、转换格式并保存
  • 四、创建缩略图
  • 五、获取图片属性
  • 六、图片信息
  • 七、调色板
  • 八、画板
  • 九、图片模式
  • 十、模式转换
  • 十一、矩阵模式转换
  • 十二、图片尺寸
  • 十三、通道分离
  • 十四、复制、裁剪、粘贴、合并
  • 十五、几何变换
  • 十六、高级图片处理
  • 十七、滤波器处理
  • 十八、设置透明度合成两张图
  • 十九、设置模式合成两张图
  • 二十、草稿模式
  • 二十一、获取通道名称
  • 二十二、获取包围盒
  • 二十三、获取像素值
  • 二十四、获取图片极值
  • 二十五、指定位置像素值
  • 二十六、获取图像直方图
  • 二十七、内存分配
  • 二十八、查找指定的帧
  • 二十九、获取当前帧位置

一、安装
  • 被认为是python官方图像处理库
  • PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。可以使用PIL创建缩略图,转换图像格式,打印图像等等
  • PIL支持众多的GUI框架接口,可以用于图像展示
  • PIL库同样支持图像的大小转换,图像旋转,以及任意的仿射变换
pip install Pillow


二、打开图片
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")im.show()


三、转换格式并保存
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")im.save("result.png")


四、创建缩略图
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")im.thumbnail((128, 128))im.save("result.jpg")


五、获取图片属性
  • 获取图像的来源,如果图像不是从文件读取它的值就是None。
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.format)


六、图片信息
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.info)


七、调色板
  • 如果图像的模式是“P”,则返回ImagePalette类的实例;否则,将为None
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.palette)


八、画板
  • 使用给定的变量mode和size生成画板
from PIL import Imageim= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")im.show()


九、图片模式
  • 图像的模式,常见如下
  • L:8位像素,黑白
  • P:9位像素,使用调色板映射到任何其他模式
  • 1:1位像素,黑白图像,存成8位像素
  • RGB:3*8位像素,真彩
  • RGBA:4*8位像素,真彩+透明通道
  • CMYK:4*8位像素,印刷四色模式或彩色印刷模式
  • YCbCr:3*8位像素,色彩视频格式
  • I:32位整型像素
  • F:33位浮点型像素
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.mode)


十、模式转换
  • 将当前图像转换为其他模式,并且返回新的图像
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")new_im = im.convert('L')print(new_im.mode)new_im.show()


十一、矩阵模式转换
  • 使用转换矩阵将一个“RGB”图像转换为“L”或者“RGB”图像
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.mode)matrix = (0.412453,0.357580, 0.180423, 0,0.212671,0.715160, 0.072169, 0,0.019334,0.119193, 0.950227, 0 )new_im = im.convert("L", matrix)print(new_im.mode)new_im.show()


十二、图片尺寸
  • 获取图像的尺寸,按照像素数计算,它的返回值为宽度和高度的二元组
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.size)


十三、通道分离
  • 返回当前图像各个通道组成的一个元组
  • 分离一个 RGB 图像将产生三个新的图像
  • 分别对应原始图像的每个通道红、绿、蓝三张图片
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")r,g,b = im.split()print(r.mode)print(r.size)print(im.size)


十四、复制、裁剪、粘贴、合并
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")# 复制im.copy()# 裁剪im.crop((100, 100, 400, 400))# 将一张图粘贴到另一张图像上im.paste(im.transpose(Image.ROTATE_180),im)# 合并类使用一些单通道图像,创建一个新的图像Image.merge("RGB", im.split())


十五、几何变换
  • Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")# 修改尺寸im.resize((128, 128))# 角度旋转im.rotate(45)# 返回当前图像的翻转或者旋转的拷贝# 值为:FLIP_LEFT_RIGHT,FLIP_TOP_BOTTOM,ROTATE_90,ROTATE_180,ROTATE_270im.transpose(Image.ROTATE_90)# 用给定的尺寸生成一张新的图像,与原图有相同的模式im.transform((200, 200), Image.EXTENT, (0, 0, 300, 300))


十六、高级图片处理
  • 使用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以调整对比度、亮度、色平衡和锐利度
from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceim = Image.open("picture.jpg")enh = ImageEnhance.Contrast(im)enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")


十七、滤波器处理
from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterim = Image.open("picture.jpg")# 均值滤波im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)# 找轮廓im2 = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)# 边缘检测im3 = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)im.show()im1.show()im2.show()im3.show()


十八、设置透明度合成两张图
  • 使用给定的两张图像及透明度变量alpha,生成一张新的图像
  • 变量alpha值在0和1之间
  • 若变量alpha为0.0,返回第一张图像的拷贝。若变量alpha为1.0,将返回第二张图像的拷贝。
from PIL import Imageim1 = Image.open("picture1.jpg")im2 = Image.open("picture2.jpg")im = Image.blend(im1, im2, 0.30)im.show()


十九、设置模式合成两张图
  • 使用给定的两张图像及mask图像作为透明度,生成一张新的图像
  • 图像的模式可以为“1”,“L”或者“RGBA”
  • 所有图像必须有相同的尺寸
from PIL import Imageim1 = Image.open("picture1.jpg")im2 = Image.open("picture2.jpg")im = Image.composite(im1, im2, 'L')im.show()


二十、草稿模式
  • 速度要求比质量高的场合
  • 允许在不读取文件内容的情况下尽可能(可能不会完全等于给定的参数)地将图片转成给定模式和大小,这在生成缩略图的时候非常有效
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.size,im.mode)new_im = im.draft("L", (200,200))print(new_im.size,new_im.mode)new_im.show()


二十一、获取通道名称
  • 返回包括每个通道名称的元组
  • 例如,对于RGB图像将返回(“R”,“G”,“B”)
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.getbands())


二十二、获取包围盒
  • 计算图像非零区域的包围盒
  • 这个包围盒是一个4元组,定义了左、上、右和下像素坐标
  • 如果图像是空的,这个方法将返回空
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.getbbox())


二十三、获取像素值
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.getdata())


二十四、获取图片极值
  • 返回一个2元组
  • 包括该图像中的最小和最大值
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.getextrema())


二十五、指定位置像素值
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")print(im.getpixel((10,0)))


二十六、获取图像直方图
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")im_histogram = im.histogram()print(im_histogram[0])

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二十七、内存分配
  • 为图像分配内存并从文件中加载它
  • 返回一个用于读取和修改像素的像素访问对象
from PIL import Imageim = Image.open("picture.jpg")pix = im.load()print(pix[0,2])


二十八、查找指定的帧
  • 给定的动态图中查找指定的帧
  • 如果查找超越了序列的末尾,则产生一个EOFError异常
  • 当文件被打开时,PIL库自动指定到第0帧上
from PIL import Imageim_gif = Image.open("loading.gif")print(im_gif.mode)# 默认打开时是第0帧im_gif.show()im_gif.seek(1)im_gif.show()im_gif.seek(3)im_gif.show()


二十九、获取当前帧位置
from PIL import Imageim_gif = Image.open("loading.gif")print(im_gif.tell())im_gif.seek(3)print(im_gif.tell())

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