图像处理Pillow详解

一. Pillow简介

Pillow作为python的第三方图像处理库，提供了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，因其强大的功能与众多的使用人数，但由于PIL仅支持到Python 2.7，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。

需要在命令行下通过pip安装：

pip install Pillow

二. Pillow的基本操作

Pillow中最重要的类是Image，可以通过这个类读取和处理图像，还可以创建图像。

1.使用Image模块中的open函数打开一张图片：

from PIL import Image
# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('cat.jpg')

如果成功，这个函数返回Image对象。您现在可以使用实例属性来检查文件内容：

print(im.format, im.size, im.mode)
JPEG (1920, 1200) RGB

format 定义图像的格式，属为图像来源。如果不是从文件读取就是None。

size属性是一个元组，表示图像的宽度和高度(单位为像素)。

mode属性表示图像的模式，定义了图像中波段的数量和名称，以及像素类型和深度。常见模式为灰度图像为“L”（亮度），真彩色图像为“RGB”，印刷四色为“CMYK”。

如果文件不能打开，则抛出IOError异常。

当有一个Image对象时，就可以利用它来处理操作图像，例如，加载一张图像

im.show()

2.保存指定格式的图像

save(filename,format) ：

im.save('dog.jpg','png')

上面的代码将图像重新保存成png格式

3.图片转成jpg格式

from __future__ import print_function
import os, sys
from PIL import Image
for infile in sys.argv[1:]:
f, e = os.path.splitext(infile)
outfile = f + ".jpg"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("cannot convert", infile)

save函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。

4.剪裁矩形区域 crop(box)

box是一个有四个数字的元组(upper_left_x,upper_left_y,lower_right_x,lower_right_y)，分别表示裁剪矩形区域的左上角x，y坐标，右下角的x，y坐标，规定图像的最左上角的坐标为原点(0,0),宽度的方向为x轴，高度的方向为y轴，每一个像素代表一个坐标单位。

crop()返回的仍然是一个Image对象。

im = Image.open("cat.jpg","r")
box = (300,300,800,800)
region = im.crop(box)
region.show()
im.crop()

上面的代码在im图像上裁剪了一个box矩形区域，然后显示出来。

5.图像粘贴 paste(region,box,mask)

region是要粘贴的Image对象,box是要粘贴的位置，可以是一个两个元素的元组，表示粘贴区域的左上角坐标,也可以是一个四个元素的元组，表示左上角和右下角的坐标。如果是四个元素元组的话,box的size必须要和region的size保持一致，否则将会被convert成和region一样的size。

im.paste(region,(100,100),None)
im.show()

上面的代码将region图像粘贴到左上角为(100,100)的位置，效果如图所示：

6.生成缩略图 thumbnail(size,resample)

thumbnail可以创建一个指定大小(size)的缩略图，需要注意的是，thumbnail方法是原地操作，返回值是None。第一个参数是指定的缩略图的大小，第二个是采样的，有Image.BICUBIC，PIL.Image.LANCZOS，PIL.Image.BILINEAR，PIL.Image.NEAREST这四种采样方法。默认是Image.BICUBIC。

im.thumbnail((200,200),resample=Image.BICUBIC)
im.show()

上面的代码形成了一个200×200的缩略图。

7.动态图

Pillow支持一些动态图片的格式如FLI/FLC，GIF和其他一些处于实验阶段的格式。TIFF文件同样可以包含数帧图像。

当读取动态图时，PIL自动读取动态图的第一帧，可以使用seek和tell方法读取不同帧。

from PIL import Image
im = Image.open("animation.gif")
im.seek(1) # skip to the second frame
try:
while 1:
im.seek(im.tell()+1)
# do something to im
except EOFError:
pass # end of sequence

当读取到最后一帧时，Pillow抛出EOFError异常。

或者可以使用下述迭代器类

动态图迭代器类

class ImageSequence:def __init__(self, im):self.im = imdef __getitem__(self, ix):try:if ix:self.im.seek(ix)return self.imexcept EOFError:raise IndexError # end of sequencefor frame in ImageSequence(im):# ...do something to frame...

class ImageSequence:
def __init__(self, im):
self.im = im
def __getitem__(self, ix):
try:
if ix:
self.im.seek(ix)
return self.im
except EOFError:
raise IndexError # end of sequence
for frame in ImageSequence(im):
# ...do something to frame...

8.旋转和翻转 transpose(method)

method是transpose的参数，表示选择什么样的翻转或者旋转方式，可以选择的值有：

- Image.FLIP_LEFT_RIGHT,表示将图像左右翻转

- Image.FLIP_TOP_BOTTOM,表示将图像上下翻转

- Image.ROTATE_90,表示将图像逆时针旋转90°

- Image.ROTATE_180,表示将图像逆时针旋转180°

- Image.ROTATE_270,表示将图像逆时针旋转270°

- Image.TRANSPOSE,表示将图像进行转置(相当于顺时针旋转90°)

- Image.TRANSVERSE,表示将图像进行转置,再水平翻转

im_rotate_180 = im.transpose(Image.ROTATE_180)
im_rotate_180.show()

上面的代码将im逆时针旋转180°，然后显示出来。

9.分离和合并通道

r, g, b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

分离 im.split()

合并 Image.merge(mode,channels), 将多个单一通道的序列合并起来，组成一个多通道的图像，mode是合并之后图像的模式，比如"RGB",channels是多个单一通道组成的序列。

对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。

10.颜色模式转换

convert(mode,matrix,dither,palette,colors)

convert方法可以改变图像的模式（mode）,一般是在'RGB'(真彩图)、'L'(灰度图)、'CMYK'(压缩图)之间转换。

im_L = im.convert ("L")
im_L .show()

上面的代码就是将图像转化为灰度图。

11.图像过滤器 filter(filter)

filter方法可以将一些过滤器操作应用于原始图像，比如模糊，边缘增强、浮雕等。filter是过滤器函数，在PIL.ImageFilter函数中定义了大量内置的filter函数，比如BLUR(普通模糊)，GaussianBlur(高斯模糊) FIND_EDGES(查找边)等

from PIL import Image
ImageFilterim = Image.open('cat.jpg')
# 高斯模糊
im_gaussianblur = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur)
im_gaussianblur.show()
# 普通模糊
im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im_blur.show()
# 找到边缘
im_find_edge = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im_find_edges.show()
# 浮雕
im_emboss = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
im_emboss.show()
# 轮廓
im_contour = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
im_contour.show()
# 锐化
im_sharpen = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)
im_sharpen.show()
# 平滑
im_smooth = im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
im_smooth.show()
# 细节
im_detail = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
im_detail.show()

12.图像增强ImageEnhance()

图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的白平衡（Color）、亮度（Brightness）、对比度（Contrast）和锐化（Sharpness）等。

from PIL import Image
Enhancebrightness = ImageEnhance.Brightness(im)
im_brightness = brightness.enhance(1.5)
im_brightness.show()

上面的代码将原来图像的亮度增加50%。

引自：

https://www.cnblogs.com/apexchu/p/4231041.html

https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1585214122&ver=2240&signature=BHuFEUhr8HEwHiNZG-S*iCQUpk84VDicpf7KDhrBQsFZwIowA*WO3FOfAOVY8P2EG7XvnMwumSfKfohjFAfc98fWrUzmb*jf3Xrsoa-W0WEgMV*KZisI5YvhtCPPCjxp&new=1

感谢！

图像处理Pillow详解相关推荐

python输入参数改变图形_Python基于Tensor FLow的图像处理操作详解
本文实例讲述了Python基于Tensor FLow的图像处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 在对图像进行深度学习时,有时可能图片的数量不足,或者希望网络进行更多的学习,这时可以对现有的图片数 ...
图像处理函数详解——imadjust
功能: 调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵. 用法: J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma) ...
《MATLAB图像处理实例详解》：学习第六天（2022.10.09）
4.2.3 图像的缩放 MATLAB 图像处理工具箱中提供了函数imresize( )进行图像的缩放操作,其具体的调用格式如下: B=imresize(A, m):该函数返回缩放后的图像B:A为要进行 ...
Opencv图像处理之详解掩膜mask
1.在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(mask ...
pilt图像处理_详解python opencv、scikit-image和PIL图像处理库比较
进行深度学习时,对图像进行预处理的过程是非常重要的,使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果,因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的 ...
数字图像处理技术详解程序_大学专业详解系列135——数字媒体技术（工学学士）...
数字媒体技术(工学学士) 毕业生应具备的知识和能力 (1)系统掌握数字媒体技术专业的基本理论.基础知识和基本技能: (2)掌握数字影视技术.数字影视制作技术的理论与方法,能熟练运用拍摄.编辑.特效制作 ...
python图像处理教程_Python基于Tensor FLow的图像处理操作详解
本文实例讲述了Python基于Tensor FLow的图像处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 在对图像进行深度学习时,有时可能图片的数量不足,或者希望网络进行更多的学习,这时可以对现有的图片数 ...
数字图像处理技术详解程序_安装地暖施工程序有哪些安装地暖技术要求是什么【详解】...
随着经济的发展,我们的生活水平也有了十分巨大的改善,为了让我们的生活更加舒适,很多人都会选择在家中安装地暖 ,地暖的优势是非常多的,受到了很多人的肯定,如今,在上海,选择安装地暖的家庭就十分的多,要 ...
《MATLAB图像处理实例详解》：CH_7（图像分割技术）
图像分割技术 ①提取线段 close all;clear all;clc; I=imread('E:\Matlab_exercise\图片素材\xianduan.jpg'); I=rgb2gray(I ...

图像处理Pillow详解

图像处理Pillow详解相关推荐

最新文章

热门文章