教你把Python当美图秀秀用

Python中有一个第三方图像数据库，由于其强大功能和简单易用的API几乎被认为是Python平台上的官方图像处理库了，它就是PIL(PythonImage Library)。

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PIL原来只支持到Python2.x版本，但后来一些志愿者们在它的基础上添加了许多新特性，并移植到Python3.x库中，更名为Pillow。如果你的电脑上安装了Anaconda就不需要再下载Pillow，否则可以通过pip进行安装。

接下来通过一些小栗子，一起来体会它的“美图”功能。

美图秀秀功能之一：图像的导入与信息查看

在对图像进行处理之前，首先我们需要从文件中加载一张图像或者从头创造一张图像，那么在本文中介绍的将是根据已有的图像进行操作。

如何加载图像并查看它的信息，以及处理之后如何保存呢？PIL中的核心类—Image可以帮我们实现。

from PIL import Image  wyb = Image.open('王一博.jpg','r') wyb.show()print(wyb.size,wyb.format,wyb.mode)

和打开其他文件的方式一样，Image中同样利用open(filename,mode)函数打开图像，并返回一个Image对象，通过show函数可以展示得到的wyb图像，如下所绘。

通过返回对象的属性，来查看图像信息。其中，size通过像素表示打开图像的大小——宽度和高度，每一个像素代表一个坐标单位；format表示图像的格式，包括PNG、JPEG等；mode表示图像的模式，包括RGB、HSV等。返回的信息如下所示：

美图秀秀功能之二：图像的裁剪

根据图像的大小，我们可以截取指定位置的图像，这也就是美图秀秀的“裁剪图片”功能啦。裁剪图像用的函数为crop(box)，它返回的也是一个Image对象，其中box是一个含有四个数字的元组，前两个数字表示裁剪的矩形图像区域中左上角的横纵坐标，后两个数字代表右下角的横纵坐标。

如果想要裁剪上图中王一博的头部图像，我们可以根据wyb.size判断大概的位置信息。

matrix = (250,150,800,600)wyb_head = wyb.crop(matrix)wyb_head.show()

根据左上角的横纵坐标250,150和右下角的横纵坐标800,600，截取到的图像如下所示：

如果要对处理后的图像进行保存，可以使用save(filename,format)函数来保存指定格式的图像。

wyb_head.save('头.png','png')

美图秀秀功能之三：图像的增强

用美图秀秀P图的时候，我们经常在“增强”选项中提高图像的亮度、对比度等。这些功能利用PIL库同样可以搞定！

图像增强函数ImageEnhance是PIL下面的一个子类，我们以增加亮度和增加对比度为例，感受一下它的神奇之处。

from PIL import ImageEnhancebright = ImageEnhance.Brightness(wyb)wyb_bright = bright.enhance(1.5)wyb_bright.show()

ImageEnhance.Brightness用于增加图片的亮度，并返回一个Image对象bright。同样利用“王一博.jpg”图像，通过enhance方法将的亮度增加50%，结果如下所示：

也可以使用ImageEnhance.Contrast增加图片的对比度。为了感受处理后的图像与原始图像的区别，enhance的参数设置为2，表示将对比度增加100%，即原来的2倍。

contrast=ImageEnhance.Contrast(wyb)wyb_contrast=contrast.enhance(2) #亮度增加100%wyb_contrast.show()

结果如下：

美图秀秀功能之四：图像模式的转换

一般我们看到的图片都是RGB模式，也就是真彩图，其实图像有多种模式，如1、L、P、CMYK等等。我们以将一个猫猫图像转换成灰度图（L）和二值图像（1）为例，感受Image的“滤镜”功能。

cat=Image.open('猫猫.jpg','r')cat.show()

灰度模式图像有256个可能的灰色值，我们将图像转换为灰度图，对应的模式为“L”，这一转换需要利用convert(mode)方法。

cat_L=cat.convert("L")cat_L.show()

对应的图像如下所示：

二值图像的每个像素上只有两个可能的值，黑色或者白色，模式为“1”。利用同样的方法将原始的真彩图转换为“1”模式。

cat_1=cat.convert("1")cat_1.show()

二值图像如下所示：

PIL中还有其他模式的图像，都可以利用convert方法转换。

当然以上介绍的只是PIL可实现的众多功能中微不足道的几种方法啦~后续小编仍会带领大家学习其他有趣的图像处理方法~

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