PIL库自我学习总结及应用（美白，磨皮，搞笑图片处理）

Hello！今天我们来学习一下这个神奇的图片处理的第三方函数库——PIL库

（本blog部分图片及代码来自网络）

这是一个支持图像存储、显示和处理的函数库，它能够处理几乎所有图像格式，可以完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加条纹，文字等信息等的操作。

首先是利用pip下载一个：

它有许多子库，例如：Image、ImageChops、ImageDraw等等，他们各有神通，发挥着自己的作用，

首先我们当然学习的是经典的Image子库；

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

参考：http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/reference/index.html

首先对于使用的工具：基于WIN10，Python3.7.2，Pillow5.4.1

对于Image模块：

首先我认识到一个简单的例子：读取下载好的图片并将它可视化（代码如下）：

from PIL import Image
im = Image.open('test1.jpg') # 读取图片
im.show() # 可视化

　这里的“test.jpg”是我刚刚下载好的来自网络的图片放置在桌面上；

然后运行！

通过使用相关的图片查看器，我们就可以打开自己桌面上图片进行可视化了，我们甚至还可以用其他代码对图片进行调整：

from PIL import Image
im = Image.open('test1.jpg') # 读取图片
im.rotate(45).show() # 将图片旋转，并用系统自带的图片工具显示图片

诺！对比上图，我们的图片被旋转了45度，这些只是比较基本的操作，我们依然可以对图片进行更加多的改变！

图像灰度化处理：

这是一张彩色的建筑图，我觉得太鲜艳了，又比较喜欢一种黑白色调显得低调深沉就像我一样，那么我可以使用下面的代码：

from PIL import Image
img = Image.open("test3.jpg")
# 灰度化：将RGB/RGBA -> L
img = img.convert("L")
img.show()

效果如下：

不得不说，很耐斯！

还有很多效果滴：

在Image.filter(filter)中：

# BLUR - 模糊处理
# CONTOUR - 轮廓处理
# DETAIL - 增强
# EDGE_ENHANCE - 将图像的边缘描绘得更清楚
# EDGE_ENHANCE_NORE - 程度比EDGE_ENHANCE更强
# EMBOSS - 产生浮雕效果
# SMOOTH - 效果与EDGE_ENHANCE相反，将轮廓柔和
# SMOOTH_MORE - 更柔和
# SHARPEN - 效果有点像DETAIL
再对“test3.jpg”进行处理：

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
testimg = Image.open("test3.jpg")
testimg.show()
filterimg = testimg.filter(ImageFilter.EMBOSS)
filterimg.show()

（浮雕效果）

（轮廓效果）

…………还有很多…………

and各种处理方案：

Image.getbands()

Image.geebbox()

Image.getcolors(maxcolor=256)

Image.getdata(band=None)（一般和list()结合使用）

Image.getextrema()

Image.getpixel((x,y))

Image.histogram(mask=None,extrema=None)
接下来是缩略图的学习，我们有时候为了节约储存空间，会将原来的图片进行压缩，通过等比例压缩之后会变成缩略图，那么如何用Image库来实现呢？？

话不多说，先上代码！

from PIL import Image
im = Image.open('test3.jpg')
size = im.size
if size[0] > size[1]:rate = float(200) / float(size[0])
else:rate = float(128) / float(size[1])
new_size = (int(size[0] * rate), int(size[1] * rate))
new = im.resize(new_size, Image.BILINEAR)
new.save('n.jpg')
im.show('n.jpg')

想知道这是什么神仙代码吗？

看得出我还是使用了“test3.jpg”这张图，我想要将它压缩并另存为一个压缩后的图片存到桌面上，然后打开看看效果如何；

很明显桌面上多了一个新图片，这就是另存的压缩图了；

查看效果如上，这个图片显然比原图小了很多，拉近了看还是十分模糊的呢，这就是等比例缩小后的缩略图“n.jpg”啦~

接下来就是自制“美颜相机”啦~

我们的生活现在离不开手机，手机又刚好有自拍功能，这满足了我们没事“卡擦卡擦”拍照看看自己的盛世美颜的需求，但是也不是每一次拍照都能很好地满足我们的虚荣心和好胜的心理，毕竟……我们对自己可是很严格的！！！特别是颜值！！！

所以才会催生出各种P图软件，那么我们自己可不可以做呢？？

当然~

代码呢？来人！上代码！！

from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import cv2
import numpy as np# image = Image.open('test4.jpg')
#image.show()
def BrightnessEnhancement(brightness):image = Image.open('test4.jpg')enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image)
#    brightness =1.5image_brightened = enh_bri.enhance(brightness)image_brightened.show()def ContrastEnhancement(contrast):image = Image.open('test4.jpg')enh_con = ImageEnhance.Contrast(image)
#    contrast =1.5image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)image_contrasted.show()def ColorEnhancement(color): image = Image.open('test4.jpg')enh_col = ImageEnhance.Color(image)
#    color =0.8image_colored = enh_col.enhance(color)image_colored.show()def SharpnessEnhancement(sharpness):image = Image.open('test4.jpg')enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image)
#    sharpness = 2image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness)image_sharped.show()def Filter(image):image =cv2.imread('test4.jpg')Remove=cv2.bilateralFilter(image,0,0,10)cv2.imshow('filter',Remove)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
#    res = np.uint8(np.clip((1.2 * image + 10), 0, 255))
#    tmp = np.hstack((dst, res))
#    cv2.imshow('bai',res)def WhiteBeauty(image,whi):image =cv2.imread('test4.jpg')white = np.uint8(np.clip((whi * image + 50), 0, 255))cv2.imshow('bai',white)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ =="__main__":filepath = 'test4.jpg'#原始图像brightness = 1.5contrast = 0.2color=1.9sharpness=0.1BrightnessEnhancement(brightness)ContrastEnhancement(contrast)ColorEnhancement(color)SharpnessEnhancement(sharpness)whi = 1.2image =cv2.imread('test4.jpg')Filter(image)WhiteBeauty(image,whi)

这是原图：

这是美白后的：

灰度处理：

以及等等……（受限于篇幅不一一列举）

对一个GIF每一帧进行提取：

from PIL import Image
im = Image.open('gif2.gif')      # 读入一个GIF文件
try:im.save('aa{:02d}.png'.format(im.tell()))while True:im.seek(im.tell()+1)im.save('new{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:print("处理结束")

　结果：

接下来就是激动人心的时刻了！我们要做动图！！

首先要下载一个第三方库——imageio

然后就可以上代码了：

import imageiodef create_gif(image_list, gif_name):frames = []for image_name in image_list:frames.append(imageio.imread(image_name))# Save them as frames into a gif imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration = 1)returndef main():image_list = ['t1.png','t2.png','t3.png','t4.png']gif_name = 'finallgif.gif'create_gif(image_list, gif_name)if __name__ == "__main__":main()

效果：

由于有些分辨率的不统一所以会有黄边，不要在意呀~

转载于:https://www.cnblogs.com/iconangle/p/10683223.html

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