Python 图像处理 Python 图像处理之PIL库详解用法
Paranoid☆ 人气:0前言
提示：以下是本篇文章正文内容
🍒PIL库概述
PIL库支持图像存储、 显示和处理， 它能够处理几乎所有图片格式， 可以完成
对图像的缩放、 剪裁、 叠加以及向图像添加线条、 图像和文字等操作
PIL库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求：
(1)图像归档：对图像进行批处理、 生成图像预览、 图像格式转换等
(2)图像处理：图像基本处理、 像素处理、 颜色处理等
🍓Image类解析
💚图像的创建
在PIL中， 任何一个图像文件都可以用Image对象表示Image类的图像读取和创建方法
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Image.open(filename) | 根据参数加载图像文件 |
| Image.new(mode, size, color) | 根据给定参数创建一个新的图像 |
| Image.open(StringIO.StringIO(buffer)) | 从字符串中获取图像 |
| Image.frombytes(mode, size, data) | 根据像素点data创建图像 |
| Image.verify() | 对图像文件完整性进行检查， 返回异常 |
from PIL import Image im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg") im.show() // 显示
基本上如下图
💙图像的属性
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| Image.format | 标识图像格式或来源， 如果图像不是从文件读取， 值是None |
| Image.mode | 图像的色彩模式， "L"灰度图像、 "RGB"真彩色图像、 "CMYK"出版图像 |
| Image.format | 标识图像格式或来源， 如果图像不是从文件读取， 值是None |
| Image.size | 图像宽度和高度， 单位是像素（px） ， 返回值是二元元组（tuple） |
| Image.palette | 调色板属性， 返回一个ImagePalette类型 |
from PIL import Image im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg") im.show() print(im.format,im.size)
# 结果
# JPEG (1920, 1080)
💜图像的转换
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Image.save(filename, format) | 将图像保存为filename文件名， format是图片格式 |
| Image.convert(mode) | 使用不同的参数， 转换图像为新的模式 |
| Image.thumbnail(size) | 创建图像的缩略图， size是缩略图尺寸的二元元组 |
jpg 转换成png
from PIL import Image im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675.jpg") print(im) im.save(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675changed.png") im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2049675changed.png") print(im) im.show()
# 结果
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x1A8DE865F40>
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x1A8DE8D2E80>
GIF文件图像提取。
对一个GIF格式动态文件， 提取其中各帧图像， 并保存为文件
from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\21.gif") # 读入一个GIF文件
try:
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
while True:
im.seek(im.tell()+1) # 帧的位置
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:
print("处理结束")
结果
tell(）方法：返回当前帧所处位置，从0开始计算
缩略图
from PIL import Image
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050074.jpg")
print(im)
im.thumbnail((128, 99))
im.save("mm","JPEG")
print(im)
im.show()
# 结果
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2757x2135 at 0x238DFCD5DC0>
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=128x99 at 0x238DFCD5DC0>
💗图像处理
1.Image类可以缩放和旋转图像， 其中， rotate()方法以逆时针旋转的角度值作
为参数来旋转图像。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Image.resize(size) | 按size大小调整图像， 生成副本 |
| Image.rotate(angle) | 按angle角度旋转图像， 生成副本 |
2.Image类能够对每个像素点或者一幅RGB图像的每个通道单独进行操作,split()
方法能够将RGB图像各颜色通道提取出来， merge()方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Image.point(func) | 根据函数func功能对每个元素进行运算， 返回图像副本 |
| Image.split() | 提取RGB图像的每个颜色通道， 返回图像副本 |
| Image.merge(mode， bands) | 合并通道 ， 采用mode色彩， bands是新色的色彩通道 |
| Image.blend(im1,im2,alpha) | 将两幅图片im1和im2按照如下公式插值后生成新的图像：im1 * (1.0-alpha) + im2 * alpha |
图像的颜色交换
交换图像中的颜色, 可以通过分离RGB图片的三个颜色通道实现颜色交换
from PIL import Image im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050536.jpg") #打开文件 r, g, b = im.split() #获得RGB通道数据 newg = g.point(lambda i: i * 0.9) # 将G通道颜色值变为原来的0.9倍 newb = b.point(lambda i: i < 100) # 选择B通道值低于100的像素点 om = Image.merge(im.mode, (r, newg, newb)) # 将3个通道合形成新图像 om.save(r"E:\Pycharm\Project\pictures\aa.jpg") #输出图片 om.show()
原图：
交换后
3.图像的过滤和增强
PIL库的ImageFilter类和ImageEnhance类提供了过滤图像和增强图像的方法， 共10种
| 方法表示 | 描述 |
|---|---|
| ImageFilter.BLUR | 图像的模糊效果 |
| ImageFilter.CONTOUR | 图像的轮廓效果 |
| ImageFilter.DETAIL | 图像的细节效果 |
| ImageFilter.EDGE_ENHANCE | 图像的边界加强效果 |
| ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE | 图像的阈值边界加强效果 |
| ImageFilter.EMBOSS | 图像的浮雕效果 |
| ImageFilter.FIND_EDGES | 图像的边界效果 |
| ImageFilter.SMOOTH | 图像的平滑效果 |
| ImageFilter.SMOOTH_MORE | 图像的阈值平滑效果 |
| ImageFilter.SHARPEN | 图像的锐化效果 |
轮廓效果
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
im = Image.open(r"E:\Pycharm\Project\pictures\2050558.jpg")
om = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
om.save('abc.jpg')
om.show()
原图：
修改后：
4.ImageEnhance类提供了更高级的图像增强需求， 它提供调整色彩度、 亮度、 对比度、 锐化等功能
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| ImageEnhance.enhance(factor) | 对选择属性的数值增强factor倍 |
| ImageEnhance.Color(im) | 调整图像的颜色平衡 |
| ImageEnhance.Contrast(im) | 调整图像的对比度 |
| ImageEnhance.Brightness(im) | 调整图像的亮度 |
| ImageEnhance.Sharpness(im) | 调整图像的锐度 |
总结
提示：这里对文章进行总结：
加载全部内容