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 Image
im = Image.open("picture.jpg")
im.show()三、转换格式并保存
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im.save("result.png")四、创建缩略图
from PIL import Image
im = 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 Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.format)六、图片信息
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.info)七、调色板
- 如果图像的模式是“P”，则返回Image Palette类的实例；否则，将为None
from PIL import Image
im = 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 Image
im= 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = 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_270
im.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 Image
from PIL import ImageEnhance
im = 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 Image
from PIL import ImageFilter
im = 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 Image
im1 = 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 Image
im1 = 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 Image
im = 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 Image
im = 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 Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getbbox())二十三、获取像素值
from PIL import Image
im = 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 Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getextrema())二十五、指定位置像素值
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getpixel((10,0)))二十六、获取图像直方图
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im_histogram = im.histogram()
print(im_histogram[0])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 Image
im = 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 Image
im_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 Image
im_gif = Image.open("loading.gif")
print(im_gif.tell())
im_gif.seek(3)
print(im_gif.tell())到此这篇关于python 包之 Pillow 图像处理教程分享的文章就介绍到这了,更多相关python Pillow 图像处理内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！