Pillow教程(一)

传统的PIL库不支持python3，所以使用从PIL派生出来的Pillow库。

Image类

Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。

使用Image模块中的open函数打开一张图片：

from PIL import Imageim = Image.open('1.gif')
print(im)
print(im.format,im.size,im.mode)

如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容

<PIL.GifImagePlugin.GifImageFile image mode=P size=170x288 at 0x567748>
GIF (170, 288) P

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None;

size属性是一个tuple，表示图像的宽和高(单位为像素);

mode属性为表示图像的模式.
模式属性如下：

1	1位像素，黑和白，存成8位的像素
L	8位像素，黑白
P	8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
RGB	3×8位像素，真彩
RGBA	4×8位像素，真彩+透明通道
CMYK	4×8位像素，颜色隔离
YCbCr	3×8位像素，彩色视频格式
I	32位整型像素
F	32位浮点型像素

当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片。

im.show()

PS:标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用查看器进行显示。

读写图片

Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。

Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。

im = Image.open('1.gif')
im.save('f.BMP')

通常，save用以保存一个临时的image对象到硬盘。而转换工作由一个功能更为强大的convert()方法来完成。

拷贝，粘贴，合并图片

from PIL import Imageim = Image.open('tu.jpg')
#设置要拷贝的区域
box = (100, 100, 500, 500)# 将im表示的图片对象拷贝到region中，大小为(400*400)像素。
# 这个region可以用来后续的操作(region其实就是一个Image对象)，
# box变量是一个四元组(左，上，右，下)。
region  = im.crop(box)# 从字面上就可以看出，先把region中的Image反转180度，然后再放回到region中。
region = region.transpose(Image.ROTATE_90)
#粘贴box大小的region到原先的图片对象中。
im.paste(region, box)
im.save('1.jpg')

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)，Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点。
上面示例粘贴后的图片是临时性，需要save保存成新图片。

box = im.copy() #直接复制图像

分离和合并通道

每一个RGB都是由三个通道的灰度图叠加的,所以pil提供了将这三个通道分离的方法.
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。

r,g,b = im.split()#分割成三个通道
im = Image.merge("RGB", (b, g, r))  #将b,r两个通道进行翻转。
im.save('rgb.jpg')

几何转变

Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换,用以重定义图片大小，对图片进行旋转等操作。
简单几何变换:

out = im.resize( ( 128,128))
out = im.rotate(45)

置换图像:

# 左右翻转
out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
# 上下反向
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

transpose()和象的rotate()没有性能差别。

模式转换

# 黑白
am = im.convert('L')
am.show()

图像增强

1.滤镜
ImageFilter模块提供了很多预定义的图片加强滤镜。
比如一个常用的滤镜,细节(detail滤镜)

from PIL import ImageFilter  im = Image.open('tu.jpg')
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

2.直接操作像素点
可以对每个像素点进行操作，而且，每一个通道都可以独立的进行操作。比如，将每个像素点的亮度(不知道有没有更专业的词)增大20%

#注意这里用到一个匿名函数(那个可以把i的1.2倍返回的函数)
out = im.point(lambda i : i *  1.2)

3.读写图片的更多方式
通常，我们使用open方法进行图片的打开操作。但是这不是唯一的方式。完全可以跟python的IO整合起来。

fp = open("tu.jpg", "rb")
im = Image.open(fp)

附件：原图