Python-PIL(pillow)图片处理入门(一)

2017-01-11 15:23:21来源:oschina作者:clgo人点击



Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
###1)使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:
```
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("./1.jpg")
```
加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:
```
>>> print(im.format, im.size, im.mode)
>>>('JPEG', (600, 351), 'RGB')
```1. format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。
1. size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。
1. mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
1. 如果文件打开错误,返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:
```
im.show()
```
### 2)读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载图片文件,并转化为png格式:
```
"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys
for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)
```
save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
### 3)创建缩略图缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:
```
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("./*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")
```
上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。
注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。
### 4)图像的剪切、粘贴与合并操作Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:
```
# crop, paste and merge
im = Image.open("./lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)
```
矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。
```
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)
```
当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。
### 5)分离和合并颜色通道
对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:
```
r,g,b,a = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b,a))
```
对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。
###6)几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:
```
out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45)# degree conter-clockwise
```
resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,
rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。rotate是基于Image.transform()函数的封装,想要深入了解PIL的可以参见下一篇文章。
### 7)颜色空间变换
在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:
```
cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")
```
8)图像滤波
图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:
**BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测**,使用该模块时,需先导入,使用方法如下:
```
from PIL import ImageFilter
imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()
```
除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器,更多详细内容可以参考:[PIL/ImageFilter](http://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/ImageFilter.html)
### 9)图像增强
图像增强也是图像预处理中的一个基本技术,Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等:```
from PIL import ImageEnhance
imgE = Image.open("./lena.jpg")
imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)
imgEH.enhance(1.3).show("30% more contrast")
```
图像增强的详细内容可以参考:[PIL/ImageEnhance](http://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/ImageEnhance.html)
除了以上介绍的内容外,Pillow还有很多强大的功能:
- PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)
- PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)
- PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
- PIL.Image.eval(image, *args)
- PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)
- PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)

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