Python: PIL基本代码

# 声明使用字符库
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入系统库
import os
# 导入文件读写库
import io
# 导入数学库
import math
# 导入 PIL 图像库（The Image Module）
from PIL import Image
# 导入 PIL 图像通道运算库（The ImageChops Module）
from PIL import ImageChops
# 导入 PIL 图像绘制库（The ImageDraw Module）
from PIL import ImageDraw
# 导入 PIL 图像增强库（The ImageEnhance Module）
from PIL import ImageEnhance
# 导入 PIL 图像滤波库（The ImageFilter Module）
from PIL import ImageFilter
# 导入 PIL 图像截屏库（The ImageGrab Module）
from PIL import ImageGrab
# 导入 PIL 图像运算库（The ImageOps Module）
from PIL import ImageOps
# 导入 PIL 图像统计库（The ImageStat Module）
from PIL import ImageStat
# 导入 PIL 图像字符库
from PIL import ImageFont
# 导入 Matplotlib 库
from pylab import *
# 导入 NumPy 库
from numpy import *
# 保持命名空间
# 导入 NumPy 库
import numpy as np
# 导入 Matplotlib 库
import matplotlib.pyplot as plt# 显示数据
print("PI=%10.3f;" % math.pi)
print("PI=%06d;" % int(math.pi))# 直接读取Color图像
PilImg_Color = Image.open('empire.jpg')
# PilImg_Color.show()
print("格式:", PilImg_Color.format, "    大小:", PilImg_Color.size,"    模式:", PilImg_Color.mode)# 根据字符串名称读取Color图像
NameString = io.StringIO()
NameString.write('empire.jpg')
print(NameString.getvalue())
PilImg_String = Image.open(NameString.getvalue())
# PilImg_String.show()# 将Color图像转换为Bin图像
PilImg_Bin = PilImg_Color.convert('1')
# PilImg_Bin.show()# 将Color图像转换为Gray图像
PilImg_Gray = PilImg_Color.convert('L')
# PilImg_Gray.show()# 将Color图像转换为Color Palette图像
PilImg_Palette = PilImg_Color.convert('P')
# PilImg_Palette.show()# 将Color图像转换为RGB图像
PilImg_RGB = PilImg_Color.convert('RGB')
# PilImg_RGB.show()# 将Color图像转换为RGBA图像
PilImg_RGBA = PilImg_Color.convert('RGBA')
# PilImg_RGBA.show()# 将Color图像转换为CMYK图像
PilImg_CMYK = PilImg_Color.convert('CMYK')
# PilImg_CMYK.show()# 将Color图像转换为YCbCr图像
PilImg_YCbCr = PilImg_Color.convert('YCbCr')
# PilImg_YCbCr.show()# 将Color图像转换为I图像
PilImg_I = PilImg_Color.convert('I')
# PilImg_I.show()# 将Color图像转换为F图像
PilImg_F = PilImg_Color.convert('F')
# PilImg_F.show()'''
# 从文件名列表(filelist)中读取所有的图像文件，并转换成JPEG格式
from PIL import Image
import os
for infile in filelist:
outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".jpg"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print "cannot convert", infile
''''''
# 创建一个包含文件夹中所有图像文件的文件名列表。
# 首先新建一个文件，命名为 imtools.py，来存储一些经常使用的图像操作，
# 然后将下面的函数添加进去
import os
def get_imlist(path):
""" 返回目录中所有 JPG 图像的文件名列表 """
return [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path) if f.endswith('.jpg')]
'''"""
The Image Module
"""
# 创建新图像（new）
# 1.Image.new(mode, size) ⇒ image
# 2.Image.new(mode, size, color) ⇒ image
Mode_NewImg = "RGB"
Width_NewImg = 800
Height_NewImg = 640
Color_NewImg = "#78b8e7"
PilImg_Color_New = Image.new(Mode_NewImg, (Width_NewImg, Height_NewImg),Color_NewImg)
# PilImg_Color_New.show()# 融合图像（blend）
# Image.blend(image1, image2, alpha) ⇒ image
PilImg_Blend1 = Image.open('融合1.jpg')
PilImg_Blend2 = Image.open('融合2.jpg')
BlendAlpha = 0.20
PilImg_Blend = Image.blend(PilImg_Blend1, PilImg_Blend2, BlendAlpha)
# PilImg_Blend.show()# 复合图像（composite）
# Image.composite(image1, image2, mask) ⇒ image
PilImg_Composite = Image.open('融合1.jpg')
PilImg_Composite1 = PilImg_Composite.convert('RGB')
PilImg_Composite = Image.open('融合2.jpg')
PilImg_Composite2 = PilImg_Composite.convert('RGB')
PilImg_Composite = PilImg_Color_New.copy()
PilImg_Composite3 = PilImg_Composite.convert('1')  # "1"、"L"、"RGBA"
PilImg_Composite = Image.composite(PilImg_Composite1,PilImg_Composite2, PilImg_Composite3)
# PilImg_Composite.show()# eval
# Image.eval(image, function) ⇒ image# frombuffer
# Image.frombuffer(mode, size, data) ⇒ image
# 仅支持“L”, “RGBX”, “RGBA”, and “CMYK”
# im = Image.frombuffer(mode, size, data, "raw", mode, 0, 1)# fromstring
# Image.fromstring(mode, size, data) ⇒ image# 合并图像（merge）
# Image.merge(mode, bands) ⇒ image
# PilImg_Merge1 = Image.open('融合1.jpg')
# PilImg_Merge2 = Image.open('融合2.jpg')
# PilImg_Merge = Image.blend(PilImg_Merge1, PilImg_Merge2)
# PilImg_Merge.show()# 转换图像（convert）
# im.convert(mode) ⇒ image
PilImg_Convert1 = Image.open('图像4.jpg')
# PilImg_Convert1 = PilImg_Convert1.convert("RGBA")   # "1"\"L"\"RGB"\"RGBA"
# PilImg_Convert1.show()
# dither = "FLOYDSTEINBERG"
PilImg_Convert2 = PilImg_Convert1.convert("P", dither=Image.FLOYDSTEINBERG,palette=Image.WEB, colors=5)
# PilImg_Convert2.show()rgb2xyz = (0.412453, 0.357580, 0.180423, 0,0.212671, 0.715160, 0.072169, 0,0.019334, 0.119193, 0.950227, 0)
PilImg_Convert3 = PilImg_Convert1.convert("RGB", rgb2xyz)
# PilImg_Convert3.show()# 复制图像（copy）
PilImg_Color_Copy = PilImg_Color.copy()
PilImg_Gray_Copy = PilImg_Gray.copy()# 裁切图像（crop）
Region = (100, 100, 400, 400)
PilImg_Crop = PilImg_Color.crop(Region)
# PilImg_Crop.show()# 草稿（draft）
# im.draft(mode, size)
PilImg_Draft = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Draft.draft(mode='L', size=(120, 100))  # "L"\"RGB"\"RGBA"
# PilImg_Draft.show()# 图像滤波（filter）
# im.filter(filter) ⇒ image
PilImg_Filter1 = Image.open('图像4.jpg')
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.BLUR)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.CONTOUR)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.DETAIL)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.EMBOSS)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.GaussianBlur)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.MaxFilter(3))
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.MedianFilter(15))
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.MinFilter(3))
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.ModeFilter(5))
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.RankFilter)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.SHARPEN)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.SMOOTH)
# PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.SMOOTH_MORE)
PilImg_Filter = PilImg_Filter1.filter(ImageFilter.UnsharpMask)
# PilImg_Filter.show()# 获得通道名称（getbands）
# im.getbands() ⇒ tuple of strings
PilImg_Getbands1 = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Getbands2 = PilImg_Getbands1.convert('RGBA')
PilImg_Getbands = PilImg_Getbands2.getbands()
print("通道名称:", PilImg_Getbands)# 获得图像大小（getbbox）
# im.getbbox() ⇒ 4-tuple or None
PilImg_Getbbox1 = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Getbbox = PilImg_Getbbox1.getbbox()
print("图像大小:", PilImg_Getbbox)# 获得一个未排序列表，其元素是元组（count, color）（getcolors）
# im.getcolors() ⇒ a list of (count, color) tuples or None
# im.getcolors(maxcolors) ⇒ a list of (count, color) tuples or None
PilImg_Getcolors1 = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Getcolors = PilImg_Getcolors1.getcolors()
# print("图像颜色:", PilImg_Getcolors.color)# 以序列方式返回图像内容（getdata）
# im.getdata() ⇒ sequence
Image_Size = (6, 6)
PilImg_Getdata1 = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Getdata2 = PilImg_Getdata1.resize(Image_Size)
PilImg_Getdata = PilImg_Getdata2.getdata()
print("图像数据:", list(PilImg_Getdata))# 获得图像最小值和最大值的二元数组（getextrema）
# im.getextrema() ⇒ 2-tuple
PilImg_Getextrema1 = Image.open('图像4.jpg').convert('L')
PilImg_Getextrema = PilImg_Getextrema1.getextrema()
print("图像最小值和最大值:", PilImg_Getextrema)# 返回给定位置的像素值（getpixel）
# im.getpixel(xy) ⇒ value or tuple
PilImg_Getpixel1 = Image.open('图像4.jpg')
PilImg_Getpixel = PilImg_Getpixel1.getpixel((150, 150))
print("像素值:", PilImg_Getpixel)# 计算图像直方图（histogram）
# im.histogram() ⇒ list
PilImg_Histogram1 = Image.open('图像4.jpg').convert('L')
PilImg_Histogram = PilImg_Histogram1.histogram()
print("图像直方图:", list(PilImg_Histogram))# 为图像分配内存并从文件中加载（load）
# pix = Image.load('图像4.jpg')
# print(pix[100, 100])
# pix[100, 100] = (100, 200, 150)# 将图像粘贴到另一张图像上（paste）
# im.paste(image, box)
PilImg_Paste1 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Paste = Image.open('图像1.jpg')
PilImg_Paste.paste(PilImg_Paste1, (100, 100))
Region = (600, 600, 1112, 1112)
PilImg_Paste2 = PilImg_Paste1.resize((1112 - 600, 1112 - 600))
PilImg_Paste.paste(PilImg_Paste2, Region)
# PilImg_Paste.show()# 根据查找表进行映射每个像素，然后返回一个图像的副本（point）
# im.point(table) ⇒ image
# im.point(function) ⇒ image
# im.point(table, mode) ⇒ image
# im.point(function, mode) ⇒ image# 拷贝给定通道图像到当前图像的alpha层（putalpha）
# im.putalpha(band)
PilImg_Putalpha1 = Image.open('图像4.jpg').convert('L')
PilImg_Putalpha = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Putalpha.putalpha(PilImg_Putalpha1)
# PilImg_Putalpha.show()# 从序列对象拷贝像素值到图像（putdata）
# im.putdata(data)
# im.putdata(data, scale, offset)# 把一个调色板附加到"P"或"L"模式的图像（putpalette）
# im.putpalette(sequence)# 将“L”或“RGB”图像转换成带有给定颜色的“P”图像，并返回新图像（quantize）
# im.quantize(colors, **options) ⇒ image
PilImg_Quantize1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Quantize = PilImg_Quantize1.convert("P", palette=Image.ADAPTIVE,colors=256)
# PilImg_Quantize.show()# 调整图像大小（resize）
# im.resize(size) ⇒ image
# im.resize(size, filter) ⇒ image
PilImg_Resize1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Resize1 = PilImg_Resize1.resize((256, 256))
# filter="NEAREST"\"BILINEAR"\"BICUBIC"\"ANTIALIAS"
PilImg_Resize2 = PilImg_Resize1.resize((256, 256), Image.NEAREST)
# PilImg_Resize2.show()# 按给定的角度顺时针旋转图像（rotate）
# im.rotate(angle) ⇒ image
# im.rotate(angle, filter=NEAREST, expand=0) ⇒ image
PilImg_Rotate1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Rotate2 = PilImg_Rotate1.rotate(30)
# filter="NEAREST"\"BILINEAR"\"BICUBIC"
PilImg_Rotate3 = PilImg_Rotate1.rotate(30, Image.BICUBIC, 1)
# PilImg_Rotate3.show()# 保存图像（save）
# im.save(outfile, options…)
# im.save(outfile, format, options…)# 在一个序列文件中寻找指定的帧，seek超过了序列结尾时产生EOFError异常。
# im.seek(frame)# 显示一幅图像（show）
# im.show()# 分离图像（split）
PilImg_Split = Image.open('图像6.jpg')
R, G, B = PilImg_Split.split()
# B.show()
PilImg_Merge = Image.merge("RGB", (B, G, R))
# PilImg_Merge.show()# 获得当前帧数（tell）
# im.tell() ⇒ integer# 创建缩略图
# im.thumbnail(size)
# im.thumbnail(size, filter)
# filter="NEAREST"\"BILINEAR"\"BICUBIC"\"ANTIALIAS"
PilImg_Thumbnail = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Thumbnail.thumbnail((512, 512))
PilImg_Thumbnail.thumbnail((256, 256), Image.ANTIALIAS)
# PilImg_Thumbnail.show()# 返回被转换成X11位图的图像（）
# im.tobitmap() ⇒ bitmap
PilImg_Tobitmapl = Image.open('图像6.bmp').resize((32, 32)).convert('1')
PilImg_Tobitmap = PilImg_Tobitmapl.tobitmap()
print(PilImg_Tobitmap)# 使用标准的“原始”编码器返回一个包含像素数据的字符串（tobytes）
# im.tobytes() ⇒ string
# im.tobytes(encoder, parameters) ⇒ string
PilImg_Tobytes1 = Image.open('图像6.bmp').resize((32, 32)).convert('1')
PilImg_Tobytes = PilImg_Tobytes1.tobytes()
print(PilImg_Tobytes)# 变换图像
# im.transform(size, method, data) ⇒ image
# im.transform(size, method, data, filter) ⇒ image
# filter="NEAREST"\"BILINEAR"\"BICUBIC"
PilImg_Transform1 = Image.open('图像6.jpg')
# im.transform(size, EXTENT, data) ⇒ image
# im.transform(size, EXTENT, data, filter) ⇒ image
PilImg_Transform1 = PilImg_Transform1.transform((512, 512), Image.EXTENT, (100, 100, 800, 800), Image.BICUBIC)
# im.transform(size, AFFINE, data) ⇒ image
# im.transform(size, AFFINE, data, filter) ⇒ image
# (a x + b y + c, d x + e y + f)
PilImg_Transform2 = PilImg_Transform1.transform((512, 512), Image.AFFINE,(0.15, 0.25, 25, 0.10, 0.20, 30), Image.BICUBIC)
# im.transform(size, QUAD, data) ⇒ image
# im.transform(size, QUAD, data, filter) ⇒ image
# (x0, y0, x1, y1, x2, y2, y3, y3)
PilImg_Transform3 = PilImg_Transform1.transform((512, 512), Image.QUAD,(10, 10, 640, 10, 700, 800, 800, 800), Image.BICUBIC)
# im.transform(size, MESH, data) image ⇒ image
# im.transform(size, MESH, data, filter) image ⇒ image
# PilImg_Transform = PilImg_Transform1.convert('F').transform(
#        (512, 512), Image.MESH,
#        (10, 10, 640, 10, 700, 800, 800, 800), Image.BICUBIC)
# im.transform(size, PERSPECTIVE, data) image ⇒ image
# im.transform(size, PERSPECTIVE, data, filter) image ⇒ image
PilImg_Transform4 = PilImg_Transform1.transform((512, 512), Image.PERSPECTIVE,(0.05, 0.05, 200, 0.10, 0.05, 400, 0.05, 0.05),Image.BICUBIC)
# PilImg_Transform4.show()# 转置图像（transpose）
# im.transpose(method) ⇒ image
PilImg_Transpose1 = Image.open('图像6.jpg')
# "FLIP_LEFT_RIGHT"\"FLIP_TOP_BOTTOM"\"ROTATE_90"\"ROTATE_180"\"ROTATE_270"
PilImg_Transpose = PilImg_Transpose1.transpose(Image.ROTATE_270)
# PilImg_Transpose.show()# 试图确定该文件是否被破坏，而不需要实际解码图像数据（verify）
# im.verify()
PilImg_Transpose1 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Transpose1.verify()# 获得图像属性
PilImg_Attributes = Image.open('图像6.jpg')
print("****图像属性****")
print("图像格式:", PilImg_Attributes.format)
print("图像模式:", PilImg_Attributes.mode)
print("图像大小:", PilImg_Attributes.size)
print("图像调色板:", PilImg_Attributes.palette)
# print("图像信息:", PilImg_Attributes.info)# 生成指定灰度值图像（constant）
# ImageChops.constant(image, value) ⇒ image
PilImg_Constant1 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Constant = ImageChops.constant(PilImg_Constant1, 128)
# PilImg_Constant.show()# 复制图像（duplicate）
# ImageChops.duplicate(image) ⇒ image
PilImg_Duplicate1 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Duplicate = ImageChops.duplicate(PilImg_Duplicate1)
# PilImg_Duplicate.show()# 反转图像（invert）。公式：out = MAX - image。
# ImageChops.invert(image) ⇒ image
PilImg_Invert1 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Invert = ImageChops.invert(PilImg_Invert1)
# PilImg_Invert.show()# 按像素比较图像（lighter）。公式：out = max(image1, image2)。
# ImageChops.lighter(image1, image2) ⇒ image
PilImg_Lighter1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Lighter2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Lighter = ImageChops.lighter(PilImg_Lighter1, PilImg_Lighter2)
# PilImg_Lighter.show()# 按像素比较图像（darker）。公式：out = min(image1, image2)。
# ImageChops.darker(image1, image2) ⇒ image
PilImg_Darker1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Darker2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Darker = ImageChops.darker(PilImg_Darker1, PilImg_Darker2)
# PilImg_Darker.show()# 计算图像差值的绝对值（difference）。公式：out = abs(image1 - image2)。
# ImageChops.difference(image1, image2) ⇒ image
PilImg_Difference1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Difference2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Difference = ImageChops.difference(PilImg_Difference1,PilImg_Difference2)
# PilImg_Difference.show()# 图像相乘（multiply）。公式：out = image1 * image2 / MAX。
# 如果你把一个图像和一个实心的黑色图像相乘，结果是黑色的。如果你用一个纯白色的图像，图像是不受影响的。
# ImageChops.multiply(image1, image2) ⇒ image
PilImg_Multiply1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Multiply2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Multiply = ImageChops.multiply(PilImg_Multiply1, PilImg_Multiply2)
# PilImg_Multiply.show()# 反转图像乘法（screen）。公式：out = MAX - ((MAX - image1) * (MAX - image2) / MAX)。
# ImageChops.screen(image1, image2) ⇒ image
PilImg_Screen1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Screen2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Screen = ImageChops.screen(PilImg_Screen1, PilImg_Screen2)
# PilImg_Screen.show()# 图像加法运算，并根据比例调整运算结果（add）。公式：out = (image1 + image2) / scale + offset。
# ImageChops.add(image1, image2, scale, offset) ⇒ image
PilImg_Add1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Add2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Add = ImageChops.add(PilImg_Add1, PilImg_Add2, 2.0, 30)
# PilImg_Add.show()# 图像减法运算，并根据比例调整运算结果（subtract）。公式：out = (image1 - image2) / scale + offset。
# ImageChops.subtract(image1, image2, scale, offset) ⇒ image
PilImg_Subtract1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Subtract2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Subtract = ImageChops.subtract(PilImg_Subtract1,PilImg_Subtract2, 2.0, 30)
# PilImg_Subtract.show()# 图像混合操作（blend）。
# ImageChops.blend(image1, image2, alpha) ⇒ image
PilImg_Blend1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Blend2 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Blend3 = ImageChops.blend(PilImg_Blend1, PilImg_Blend2, 0.25)
# PilImg_Blend3.show()# 图像复合操作（composite）。
# ImageChops.composite(image1, image2, mask) ⇒ image
PilImg_Composite0 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Composite1 = PilImg_Composite0.convert('RGB')
PilImg_Composite4 = Image.open('图像6.jpg')
PilImg_Composite2 = PilImg_Composite4.convert('RGB')
PilImg_Composite5 = PilImg_Composite2.copy()
PilImg_Composite3 = PilImg_Composite5.convert('1')  # "1"、"L"、"RGBA"
PilImg_Composite6 = ImageChops.composite(PilImg_Composite1,PilImg_Composite2, PilImg_Composite3)
# PilImg_Composite6.show()# ImageChops.offset(image, xoffset, yoffset) ⇒ image
# ImageChops.offset(image, offset) ⇒ image
# Returns a copy of the image where data has been
# offset by the given distances.
# Data wraps around the edges. If yoffset is omitted,
# it is assumed to be equal to xoffset.# 图像绘制库
Mode_NewImg = "RGB"
Width_NewImg = 1000
Height_NewImg = 1000
Color_NewImg = "#78b8e7"
PilImg_Draw = Image.new(Mode_NewImg, (Width_NewImg, Height_NewImg),Color_NewImg)# 绘制图像
Draw = ImageDraw.Draw(PilImg_Draw)# 绘制圆弧（arc）
# draw.arc(xy, start, end, options)
# draw.arc([x1, y1, x2, y2], startAngle, endAngle, options)
# 在左上角坐标为(x1,y1)，右下角坐标为 (x2,y2)的矩形区域内，
# 以starangle为起始角度，endAngle为终止角度，
# 截取圆O的一部分圆弧绘制出来。如果[x1,y1,x2,y2]区域不是正方形，
# 则在该区域内的最大椭圆中根据角度截取片段。注意：
# [x1,y1,x2,y2]规定矩形框的水平中位线为0度角，
# 角度顺时针变大（与数学坐标系规定方向相反），
# 绘制一个90度蓝色圆弧
Draw.arc((0, 0) + (PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height / 2),30, 150, fill="blue")
# 绘制一个红色上半圆弧
Draw.arc((0, 0) + (PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height / 2),180, 360, fill="red")
# 绘制一个右半椭圆，只需改区域大小为长方形
Draw.arc((0, 0) + (PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height / 2 - 150),90, 270, fill="green")# 绘制正弦（chord）
# Draw.chord(xy, start, end, options)
# 用法与arc相同，用来画圆从startAngle到endAngle的弦。
# 绘制一条弦
Draw.chord((PilImg_Draw.width / 2, 0) +(PilImg_Draw.width, PilImg_Draw.height / 2),270, 360, outline="red")
# 绘制弦并且将弦与弧包围区域涂色
Draw.chord((PilImg_Draw.width / 2, 0) +(PilImg_Draw.width, PilImg_Draw.height / 2),90, 180, fill="red")# 绘制椭圆（ellipse）
# draw.ellipse(xy, options)
Draw.ellipse((PilImg_Draw.width / 2, 100) +(PilImg_Draw.width, PilImg_Draw.height / 2 - 100),outline=128)
Draw.ellipse((PilImg_Draw.width / 2, 100) +(PilImg_Draw.width, PilImg_Draw.height / 2 - 100),fill="blue")# 绘制直线（line）
# draw.line(xy, options)
Draw.line((0, 0) + PilImg_Draw.size, fill=128)
Draw.line((0, PilImg_Draw.size[1], PilImg_Draw.size[0], 0), fill=128)# 绘制起始角度间的扇形区域（pieslice）
# draw.pieslice(xy, start, end, options)
# 绘制180度到210度的扇形区域轮廓
Draw.pieslice((0, PilImg_Draw.height / 2) +(PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height),180, 210, outline=128)
# 绘制60度到90度的扇形区域
Draw.pieslice((0, PilImg_Draw.height / 2) +(PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height),60, 90, fill="blue")# 绘制点（point）
# draw.point(xy, options)
Draw.point((PilImg_Draw.width / 2, PilImg_Draw.height / 2 + 10),fill="black")# 绘制多边形（polygon）
# draw.polygon(xy, options)
Draw.polygon([(200, 200), (600, 300), (300, 600)],outline="green")
Draw.polygon([(300, 300), (500, 300), (300, 500), (500, 500)],fill="#34a2b6")# 绘制矩形（rectangle）
# draw.rectangle(box, options)
Draw.rectangle((750, 750, 850, 850), outline="red")
Draw.rectangle((850, 850, 900, 920), fill="#9934c5")# 加载bitmap字体
# TextFont = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# TextFont = ImageFont.load("arial.pil")# 绘制文本（text）
# draw.text(position, string, options)
Text = "I love python!"
Draw.text([600, 600], Text, "red")
# Draw.text((800, 800), Text, font=TextFont)# 获取文本位置
# width, height = Draw.textsize(Text, "red")
# print("文本位置:", width, height)
# PilImg_Draw.show()
del Draw# 图像增强模块（ImageEnhance Module）
PilImg_Enhance = Image.open('图像5.jpg')# 颜色增强
# ImageEnhance.Color(image) ⇒ Color enhancer instance
PilImg_Color = ImageEnhance.Color(PilImg_Enhance)
# for i in range(5):
#    factor = i * 4.0
#    PilImg_Color.enhance(factor).show("Color %f" % factor)# 亮度增强
# ImageEnhance.Brightness(image) ⇒ Brightness enhancer instance
# PilImg_Brightness = ImageEnhance.Brightness(PilImg_Enhance)
# for i in range(5):
#    factor = i * 2.0
#    PilImg_Brightness.enhance(factor).show("Brightness %f" % factor)# 对比度增强
# ImageEnhance.Contrast(image) ⇒ Contrast enhancer instance
# PilImg_Contrast = ImageEnhance.Contrast(PilImg_Enhance)
# for i in range(5):
#    factor = i * 2.0
#    PilImg_Contrast.enhance(factor).show("Contrast %f" % factor)# 锐度增强
# ImageEnhance.Sharpness(image) ⇒ Sharpness enhancer instance
# PilImg_Sharpness = ImageEnhance.Sharpness(PilImg_Enhance)
# for i in range(5):
#    factor = i * 4.0
#    PilImg_Sharpness.enhance(factor).show("Sharpness %f" % factor)# 截取屏幕
Box = (300, 300, 900, 900)
PilImg_Grab1 = ImageGrab.grab()
PilImg_Grab2 = ImageGrab.grab(Box)
# PilImg_Grab2.show()# 获取剪切板图像
PilImg_Grab3 = ImageGrab.grabclipboard()
# if isinstance(PilImg_Grab, Image.Image):
#    PilImg_Grab3.show()
# else:
#    print("clipboard empty ...")# 图像对比度最大化(规范化)（autocontrast）
# ImageOps.autocontrast(image, cutoff=0) ⇒ image
PilImg_Autocontrast1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Autocontrast = ImageOps.autocontrast(PilImg_Autocontrast1,cutoff=0.9)
# PilImg_Autocontrast.show()# 灰度图像彩色化（colorize）
# ImageOps.colorize(image, black, white) ⇒ image
PilImg_Colorize1 = Image.open('图像5.jpg').convert('L')
PilImg_Colorize = ImageOps.colorize(PilImg_Colorize1,black=(100, 126, 189),white=(56, 146, 231))
# PilImg_Colorize.show()# 删除边框像素（crop）
# ImageOps.crop(image, border=0) ⇒ image
PilImg_Crop1 = Image.open('图像5.jpg').convert('L')
PilImg_Crop2 = ImageOps.crop(PilImg_Crop1, border=500)
# PilImg_Crop1.show()# 直方图均衡化（equalize）
# ImageOps.equalize(image) ⇒ image
PilImg_Equalize1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Equalize2 = ImageOps.equalize(PilImg_Equalize1)
# PilImg_Equalize2.show()# 添加边框像素（expand）
# ImageOps.expand(image, border=0, fill=0) ⇒ image
PilImg_Expand1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Expand = ImageOps.expand(PilImg_Expand1, border=1, fill=1)
# PilImg_Expand.show()# 垂直翻转图像（flip）
# ImageOps.flip(image) ⇒ image
PilImg_Flip1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Flip = ImageOps.flip(PilImg_Flip1)
# PilImg_Flip.show()# 水平翻转图像（mirror）
# ImageOps.mirror(image) ⇒ image
PilImg_Mirror1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Mirror = ImageOps.mirror(PilImg_Mirror1)
# PilImg_Mirror.show()# 将图像转换为灰度值图像（grayscale）
# ImageOps.grayscale(image) ⇒ image
PilImg_Grayscale1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Grayscale = ImageOps.grayscale(PilImg_Grayscale1)
# PilImg_Grayscale.show()# 反转(取反)图像（invert）
# ImageOps.invert(image) ⇒ image
PilImg_Invert1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Invert2 = ImageOps.invert(PilImg_Invert1)
# PilImg_Invert2.show()# 减少每个颜色通道的位数（posterize）
# ImageOps.posterize(image, bits) ⇒ image
PilImg_Posterize1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Posterize = ImageOps.posterize(PilImg_Posterize1, bits=2)
# PilImg_Posterize.show()# 将给定阈值之上所有像素值取反（solarize）
# ImageOps.solarize(image, threshold=128) ⇒ image
PilImg_Solarize1 = Image.open('图像5.jpg')
PilImg_Solarize = ImageOps.solarize(PilImg_Solarize1, threshold=250)
# PilImg_Solarize.show()# 将调色板添加到图像中 (序列语法，Sequence Syntax)
# palette = []
# for i in range(256):
#    palette.extend((i, i, i)) # grayscale wedge
# assert len(palette) == 768
# im.putpalette(palette)# 将调色板添加到图像中 (未支持)
# import ImagePalette
# palette = ImagePalette.ImagePalette("RGB")
# palette.putdata(...)
# im.putpalette(palette)# 使用Resize/Convert获取调色板内容
# assert im.mode == "P"
# lut = im.resize((256, 1))
# lut.putdata(range(256))
# lut = lut.convert("RGB").getdata()
# lut now contains a sequence of (r, g, b) tuples# 计算图像统计信息
# PilImg_Stat1 = Image.open('图像3.jpg')
# PilImg_Stat = ImageStat.Stat(PilImg_Stat1)
# 计算图像每个通道的最小值和最大值（stat.extrema）
# print("STAT最小值和最大值:", PilImg_Stat.extrema)
# 计算图像的像素总数（stat.count）
# print("STAT像素总数:", PilImg_Stat.count)
# 计算图像所有像素的总和（stat.sum）
# print("STAT像素总和:", PilImg_Stat.sum)
# 计算图像所有像素的平方和（stat.sum2）
# print("STAT像素平方和:", PilImg_Stat.sum2)
# 计算图像的平均像素值（stat.mean）
# print("STAT平均像素值:", PilImg_Stat.mean)
# 计算图像的像素中值（stat.median）
# print("STAT像素中值:", PilImg_Stat.median)
# 计算图像的RMS(均方根)（stat.rms）
# print("STAT均方根:", PilImg_Stat.rms)
# 计算图像的方差（stat.var）
# print("STAT方差:", PilImg_Stat.var)
# 计算图像的标准差（stat.stddev）
# print("STAT标准差:", PilImg_Stat.stddev)# Matplotlib 绘图示例。 带有坐标轴和不带坐标轴的包含点和一条线段的图像
# 使坐标轴不显示
# axis('off')
# 读取图像到数组中
# im = array(Image.open('empire.jpg'))
# 绘制图像
# imshow(im)
# 一些点
# x = [100,100,400,400]
# y = [200,500,200,500]
# 使用红色星状标记绘制点
# plt.plot(x, y, 'r*')
# 绘制连接前两个点的线
# plt.plot(x[:2], y[:2])
# 添加标题，显示绘制的图像
# plt.title('Plotting: "empire.jpg"')
# plot(x,y) # 默认为蓝色实线
# plot(x,y,'r*') # 红色星状标记
# plot(x,y,'go-') # 带有圆圈标记的绿线
# plot(x,y,'ks:') # 带有正方形标记的黑色虚线
# 基本颜色格式命令：'b' 蓝色；'g' 绿色；'r' 红色；'c' 青色；'m' 品红；'y' 黄色；'k' 黑色；'w' 白色
# 基本线型格式命令：'-' 实线；'--' 虚线；':' 点线
# 基本绘制标记格式命令：'.' 点；'o' 圆圈；'s' 正方形；'*' 星形；'+' 加号；'x' 叉号
# show()# 用 Matplotlib 绘制图像等轮廓线和直方图
# 读取图像到数组中
# im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))
# 新建一个图像
# figure()
# 不使用颜色信息
# gray()
# 在原点的左上角显示轮廓图像
# contour(im, origin='image')
# axis('equal')
# axis('off')
# figure()
# hist(im.flatten(),128)
# show()# 交互式标注
# im = array(Image.open('empire.jpg'))
# imshow(im)
# print("Please click 3 points")
# x = ginput(3)
# print("you clicked:", x)
# show()# 图像数组表示
# %clear
# im = array(Image.open('empire.jpg'))
# print(im.shape, im.dtype)
# im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'),'f')
# print(im.shape, im.dtype)# 切片方式访问数组
# im[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行
# im[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100
# im[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和
# im[50:100,50:100] # 50~100 行， 50~100 列（不包括第 100 行和第 100 列）
# im[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值
# im[:,-1] # 最后一列
# im[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行# 灰度变换
# im1 = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))
# im2 = 255 - im1 # 对图像进行反相处理
# im3 = (100.0/255) * im1 + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间
# im4 = 255.0 * (im1/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像
# figure()
# imshow(im1)
# plt.title('fanxiangchuli')
# figure()
# imshow(im2)
# figure()
# imshow(im3)
# figure()
# imshow(im4)
# print(int(im1.min()), int(im1.max()))
# array() 变换的相反操作
# pil_im = Image.fromarray(im)
# pil_im = Image.fromarray(uint8(im))im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))
im2, cdf = imtools.histeq(im)
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