python中pil教程
Image类是Pillow库中最重要的类
安装Pillow包
pip install pillow
首先导入Image模块
from PIL import Image
打开图像
通过Image 类中的open ()方法,可以创建一个Image对象。语法格式:
im = Image.open(fp,mode="r")
fp:表示文件路径,字符串格式
mode: 可选参数
from PIL import Image
#打开图片
img=Image.open(r"./t53.png")
#显示图像
img.show()
图像的属性
size:查看图像的大小
print(img.size)
format:查看图片的格式
print(img.format)
info : 查看图片相关信息
print(img.info)
mode:图片的模式
print(img.mode)
图片格式转换
Pillow库支持多种图片格式,可以直接使用open()方法读取图片。
图片格式的转换有两种方法
save()
from PIL import Imageim=Image.open('./hh.png')##这里可以使用save()方法将图片保存为其他格式的图片类型im.save('./hhh.bmp')
convert()方法转换图片的格式
#这时会返回一个新的Image对象
image=im.convert('RGB')
图片的缩放操作
在图像处理过程中,经常遇到需要将图片放大或缩小的操作。Image类提供了resize()方法可以实现任意缩小和放大图像
resize()函数的语法格式如下
resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None)
- size:元组参数 (width,height),图片缩放后的尺寸;
- resample:可选参数,指图像重采样滤波器,默认为 Image.BICUBIC;
- box:对指定图片区域进行缩放,box 的参数值是长度为 4 的像素坐标元组,即 (左,上,右,下)。注意,被指定的区域必须在原图的范围内,如果超出范围就会报错。当不传该参数时,默认对整个原图进行缩放;
- reducing_gap:可选参数,浮点参数值,用于优化图片的缩放效果,常用参数值有 3.0 和 5.0。
批量修改图片的尺寸
import os
from PIL import Image
#读取该目录下所有图像的名字
fileName = os.listdir('./image/T91_HR')
print(fileName)
#设定尺寸
width = 350
height = 350
# 如果目录不存在,则创建目录
if not os.path.exists(r'./hh'):os.mkdir(r'./hh')
# 循环读取每一张图片
for img in fileName:##注意这里的路径必须是绝对路径,否则容易报错old_pic = Image.open('./image/T91_HR/'+img)##这里返回一个新的Image对象new_image = old_pic.resize((width, height),Image.BILINEAR)print (new_image)new_image.save('./hh/'+img)
图像分离与合并
split()方法分离颜色通道
from PIL import Image
im=Image.open(r"./t53.png")
#修改图像大小,以适应图像处理
image=im.resize((450,400))#分离颜色通道,产生三个 Image对象
r,g,b = image.split()
r.show()
g.show()
b.show()
merge() 通道合并
merge() 方法的语法格式如下:
Image.merge(mode, bands)
参数说明如下:
- mode:指定输出图片的模式
- bands:参数类型为元组或者列表序列,其元素值是组成图像的颜色通道,比如 RGB 分别代表三种颜色通道,可以表示为 (r,g,b)。
注意,该函数会返回一个新的 Image 对象。
from PIL import Imageim=Image.open("./t53.png")
#修改图像大小,以适应图像处理
image=im.resize((450,400))
#分离颜色通道,产生三个 Image对象
r,g,b = image.split()
#重新组合颜色通道,返回先的Image对象
image_merge=Image.merge('RGB',(b,g,r))
image_merge.show()
图像处理
图片裁剪操作
Image 类提供的 crop() 函数可以使用矩形区域的方式对原图像进行裁剪,函数的语法格式如下:
crop(box=None)
box:表示裁剪区域,默认为 None,表示拷贝原图像。
im = Image.open(r"./t53.png")
box =(0,0,20,10)
im_crop = im.crop(box)
im_crop.show()
图像拷贝与粘贴
拷贝、粘贴操作几乎是成对出现的,Image 类提供了 copy() 和 paste() 方法来实现图像的复制和粘贴。其中复制操作(即 copy() 方法)比较简单,下面主要介绍 paste() 粘贴方法,语法格式如下所示:
paste(image, box=None, mask=None)
该函数的作用是将一张图片粘贴至另一张图片中。注意,粘贴后的图片模式将自动保持一致,不需要进行额外的转换。参数说明如下:
- image:指被粘贴的图片;
- box:指定图片被粘贴的位置或者区域,其参数值是长度为 2 或者 4 的元组序列,长度为 2 时,表示具体的某一点 (x,y);长度为 4 则表示图片粘贴的区域,此时区域的大小必须要和被粘贴的图像大小保持一致。
- mask:可选参数,为图片添加蒙版效果。
im = Image.open("./t53.png")
#复制一张图片副本
im_copy=im.copy()
#对副本进行裁剪
im_crop = im_copy.crop((0,0,200,100))
#创建一个新的图像作为蒙版,L模式,单颜色值
image_new = Image.new('L', (200, 100), 200)
image_new.show()
#将裁剪后的副本粘贴至副本图像上,并添加蒙版
im_copy.paste(im_crop,(100,100,300,200),mask=image_new)
#显示粘贴后的图像
im_copy.show()
图像几何变换
图像的几何变换主要包括图像翻转、图像旋转和图像变换操作,Image 类提供了处理这些操作的函数 transpose()、rotate() 和 transform()。
transpose() 翻转操作
该函数可以实现图像的垂直、水平翻转,语法格式如下:
Image.transpose(method)
method 参数决定了图片要如何翻转,参数值如下:
- Image.FLIP_LEFT_RIGHT:左右水平翻转;
- Image.FLIP_TOP_BOTTOM:上下垂直翻转;
- Image.ROTATE_90:图像旋转 90 度;
- Image.ROTATE_180:图像旋转 180 度;
- Image.ROTATE_270:图像旋转 270 度;
- Image.TRANSPOSE:图像转置;
- Image.TRANSVERSE:图像横向翻转。
im = Image.open("./hh.png")
#返回一个新的Image对象
im_out=im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) ###水平翻转
im_out.show()
rotate() 任意角度旋转
Image.rotate(angle, resample=PIL.Image.NEAREST, expand=None, center=None, translate=None, fillcolor=None)
参数说明如下:
- angle:表示任意旋转的角度;
- resample:重采样滤波器,默认为 PIL.Image.NEAREST 最近邻插值方法;
- expand:可选参数,表示是否对图像进行扩展,如果参数值为 True 则扩大输出图像,如果为 False 或者省略,则表示按原图像大小输出;
- center:可选参数,指定旋转中心,参数值是长度为 2 的元组,默认以图像中心进行旋转;
- translate:参数值为二元组,表示对旋转后的图像进行平移,以左上角为原点;
- fillcolor:可选参数,填充颜色,图像旋转后,对图像之外的区域进行填充。
im = Image.open("./hh.png")
#translate的参数值可以为负数,并将旋转图之外的区域填充为绿色
#返回同一个新的Image对象
im_out=im.rotate(45,translate=(0,-25),fillcolor="green")
im_out.show()
transform()图像变换
Image.transform(size, method, data=None, resample=0)
参数说明:
- size:指定新图片的大小;
- method:指定图片的变化方式,比如 Image.EXTENT 表示矩形变换;
- data:该参数用来给变换方式提供所需数据;
- resample:图像重采样滤波器,默认参数值为 PIL.Image.NEAREST。
from PIL import Image
im = Image.open("./hh.png")
#设置图像大小250*250,并根据data的数据截取原图像的区域,生成新的图像
im_out=im.transform((250,250),Image.EXTENT,data=[0,0,30 + im.width//4,im.height//3])
im_out.show()
图像降噪处理
Pillow 通过 ImageFilter 类达到图像降噪的目的,该类中集成了不同种类的滤波器,通过调用它们从而实现图像的平滑、锐化、边界增强等图像降噪操作。
# 导入Image类和ImageFilter类
from PIL import Image,ImageFilter
im = Image.open("./hh.jpg")
#图像模糊处理
im_blur=im.filter(ImageFilter.BLUR)
##生成轮廓图
im2=im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
im2.show()
#边缘检测
im3=im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im3.show()
#浮雕图
im4=im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
im4.show()
#平滑图smooth
im5=im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
im5.show()
图像和数组
将PIL.Image对象和ndarray对象相互转化。
Image.fromarray(array) 将数组转化为Image对象
img = Image.fromarray(array)
Image对象转化为ndarray数组
from PIL import Image
import numpy as np##image对象
img = Image.open("./hh.png")
img.show()
#Image图像转换为ndarray数组
img_2 = np.array(img)
print(img_2)
#ndarray转换为Image图像
arr_img = Image.fromarray(img_2)
#显示图片
arr_img.show()
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