1. 简介

Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library )，可以说基本上是Python处理图像的标准库，功能强大，使用简单。

但是由于PIL不支持Python3，而且更新缓慢。所以有志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本，命名为Pillow，Pillow目前最新支持到python3.6，更新活跃，并且增添了许多新的特性。所以我们安装Pillow即可。

2. 安装

Pillow的安装比较的简单，直接pip安装即可：

pip install Pillow

但是要注意的一点是，Pillow和PIL不能共存在同一个环境中，所以如果安装的有PIL的话，那么安装Pillow之前应该删除PIL。

由于是继承自PIL的分支，所以Pillow的导入是这样的：

import PIL

# 或者

from PIL import Image

3. Image

Image是Pillow中最为重要的类，实现了Pillow中大部分的功能，这个类的主要用来表示图片对象。要创建这个类的实例主要有三个方式：

从文件加载图像

处理其他图像获得

创建一个新的图像

3.1. 读取图像

一般来说，我们都是都过从文件加载图像来实例化这个类，如下所示：

from PIL import Image

picture = Image.open('happy.png')

如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会自动识别文件内容为文件格式。

3.2. 新建图像

Pillow新建空白图像使用new()方法， 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。

可以直接填入常用颜色的名称。如'red'。

也可以填入十六进制表示的颜色，如#FF0000表示红色。

还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。

picture = Image.new('RGB', (200, 100), 'red')

3.3. 保存图像

保存图片的话需要使用save()方法：

picture.save('happy.png')

保存的时候，如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会根据输入的后缀名决定保存的文件格式。

3.4. 图像的坐标表示

在Pillow中，用的是图像的左上角为坐标的原点(0，0)，所以这意味着，x轴的数值是从左到右增长的，y轴的数值是从上到下增长的。

我们处理图像时，常常需要去表示一个矩形的图像区域。Pillow中很多方法都需要传入一个表示矩形区域的元祖参数。

这个元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。其实就相当于，矩形的左上顶点坐标为(左，顶)，矩形的右下顶点坐标为(右，底)，两个顶点就可以确定一个矩形的位置。

右和底坐标稍微特殊，跟python列表索引规则一样，是左闭又开的。可以理解为[左, 右)和[顶， 底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7]；纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。

3.5. 常用属性

PIL.Image.filename

图像源文件的文件名或者路径，只有使用open()方法创建的对象有这个属性。

类型：字符串

PIL.Image.format

图像源文件的文件格式。

PIL.Image.mode

图像的模式，一般来说是“1”, “L”, “RGB”, 或者“CMYK” 。

PIL.Image.size

图像的大小

PIL.Image.width

图像的宽度

PIL.Image.height

图像的高度

PIL.Image.info

图像的一些信息，为字典格式

3.6. 常用方法

3.6.1. 裁剪图片

Image使用crop()方法来裁剪图像，此方法需要传入一个矩形元祖参数，返回一个新的Image对象，对原图没有影响。

croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))

3.6.2. 复制与粘贴图像

复制图像使用copy()方法：

copyed_im = im.copy()

粘贴图像使用paste()方法：

croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))

im.paste(croped_im, (0, 0))

im对象调用了paste()方法，第一个参数是被裁剪下来用来粘贴的图像，第二个参数是一个位置参数元祖，这个位置参数是粘贴的图像的左顶点。

3.6.3 调整图像的大小

调整图像大小使用resize()方法：

resized_im = im.resize((width, height))

resize()方法会返回一个重设了大小的Image对象。

3.6.4. 旋转图像和翻转图像

旋转图像使用rotate()方法，此方法按逆时针旋转，并返回一个新的Image对象：

# 逆时针旋转90度

im.rotate(90)

im.rotate(180)

im.rotate(20, expand=True)

旋转的时候，会将图片超出边界的边角裁剪掉。如果加入expand=True参数，就可以将图片边角保存住。

翻转图像使用transpose()：

# 水平翻转

im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# 垂直翻转

im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

3.6.5. 获取单个像素的值

使用getpixel(xy)方法可以获取单个像素位置的值：

im.getpixel((100, 100))

传入的xy需要是一个元祖形式的坐标。

如果图片是多通道的，那么返回的是一个元祖。

3.6.6. 通过通道分割图片

split()

split()可以将多通道图片按通道分割为单通道图片：

R, G, B = im.split()

split()方法返回的是一个元祖，元祖中的元素则是分割后的单个通道的值。

getchannel(channel)

getchannel()可以获取单个通道的数据：

R = im.getchannel("R")

3.6.7. 加载图片全部数据

我们可以使用load()方法加载图片所有的数据，并比较方便的修改像素的值：

pixdata = im.load()

pixdata[100,200] = 255

此方法返回的是一个PIL.PyAccess，可以通过这个类的索引来对指定坐标的像素点进行修改。

3.6.8. 关闭图片并释放内存

此方法会删除图片对象并释放内存

im.close()