Pillow图像颜色处理怎么用

发布时间：2021-11-23 17:37:48 作者：小新
来源：亿速云阅读：157

# Pillow图像颜色处理怎么用

Pillow（PIL Fork）是Python中最流行的图像处理库之一，它提供了丰富的颜色处理功能。本文将详细介绍如何使用Pillow进行图像颜色处理，包括基础操作、颜色空间转换、颜色调整等高级技巧。

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## 目录
1. [Pillow简介与安装](#pillow简介与安装)
2. [基础颜色操作](#基础颜色操作)
   - 像素颜色获取与修改
   - 颜色元组表示法
3. [颜色空间转换](#颜色空间转换)
   - RGB转灰度
   - CMYK与RGB互转
   - HSV颜色模型
4. [高级颜色调整](#高级颜色调整)
   - 亮度/对比度调整
   - 色相/饱和度调整
   - 颜色替换
5. [实用案例](#实用案例)
   - 生成渐变色图
   - 实现复古滤镜
   - 提取主色调
6. [性能优化建议](#性能优化建议)
7. [总结](#总结)

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## Pillow简介与安装
Pillow是Python Imaging Library（PIL）的分支，支持多种图像格式（JPEG, PNG, GIF等）。安装方法：
```bash
pip install pillow

基础导入方式：

from PIL import Image, ImageColor, ImageOps

基础颜色操作

像素颜色获取与修改

img = Image.open("example.jpg")
pixel = img.getpixel((100, 50))  # 获取(100,50)处像素值
print(pixel)  # 输出：(R, G, B)或(R, G, B, A)

# 修改单个像素
img.putpixel((100, 50), (255, 0, 0))  # 设为红色

颜色表示方法

Pillow支持多种颜色格式：

# 十六进制转RGB
color = ImageColor.getrgb("#FF0000")  # 返回(255, 0, 0)

# 颜色名称转RGB
color = ImageColor.getrgb("red")  # 同样返回(255, 0, 0)

颜色空间转换

RGB转灰度图

三种常用方法：

# 方法1：convert('L')
gray_img = img.convert('L')

# 方法2：使用公式（推荐）
gray_img = img.convert('RGB')
gray_img = ImageOps.grayscale(gray_img)

# 方法3：分离通道
r, g, b = img.split()
gray_img = r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114

CMYK与RGB互转

cmyk_img = img.convert('CMYK')
rgb_img = cmyk_img.convert('RGB')

HSV颜色空间

需要手动转换：

import colorsys

hsv_pixel = colorsys.rgb_to_hsv(r/255, g/255, b/255)
# 返回(h, s, v)值范围0-1

高级颜色调整

亮度/对比度调整

from PIL import ImageEnhance

enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
bright_img = enhancer.enhance(1.5)  # 1.5倍亮度

contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
high_contrast_img = contrast_enhancer.enhance(2.0)

色相/饱和度调整

# 使用ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Color(img)
vibrant_img = enhancer.enhance(1.5)  # 增加饱和度

# 手动调整HSV
def adjust_hsv(image, hue_factor=1.0, saturation_factor=1.0):
    hsv_img = image.convert('HSV')
    h, s, v = hsv_img.split()
    # 调整处理...
    return Image.merge('HSV', (h_new, s_new, v))

颜色替换

# 将红色(255,0,0)替换为蓝色
data = img.getdata()
new_data = []
for item in data:
    if item[0] > 200 and item[1] < 50 and item[2] < 50:  # 红色检测
        new_data.append((0, 0, 255))  # 替换为蓝色
    else:
        new_data.append(item)
img.putdata(new_data)

实用案例

案例1：生成渐变色图

def create_gradient(width, height, start_color, end_color):
    gradient = Image.new('RGB', (width, height))
    for y in range(height):
        # 计算插值
        r = start_color[0] + (end_color[0]-start_color[0])*y/height
        g = start_color[1] + (end_color[1]-start_color[1])*y/height
        b = start_color[2] + (end_color[2]-start_color[2])*y/height
        line = Image.new('RGB', (width, 1), (int(r), int(g), int(b)))
        gradient.paste(line, (0, y))
    return gradient

案例2：复古滤镜实现

def vintage_effect(img):
    # 降低饱和度
    converter = ImageEnhance.Color(img)
    img = converter.enhance(0.5)
    
    # 添加黄色调
    yellow_overlay = Image.new('RGB', img.size, (255, 240, 192))
    img = Image.blend(img, yellow_overlay, 0.2)
    
    # 增加噪点
    noise = Image.effect_noise(img.size, 10)
    img = Image.blend(img, noise, 0.05)
    
    return img

案例3：提取主色调

from collections import defaultdict

def get_dominant_colors(img, num_colors=3):
    # 缩小图片加速处理
    small_img = img.resize((100, 100))
    
    # 统计颜色出现频率
    color_count = defaultdict(int)
    for color in small_img.getdata():
        color_count[color] += 1
    
    # 获取前N个高频颜色
    return sorted(color_count.items(), key=lambda x: -x[1])[:num_colors]

性能优化建议

减少循环操作：尽量使用内置方法而非像素级循环
适当缩小尺寸：处理大图前可先缩小尺寸
使用numpy加速：

import numpy as np
arr = np.array(img)
# 使用numpy进行批量操作
arr = arr * [0.8, 1.2, 0.9]  # 分别调整RGB通道
new_img = Image.fromarray(arr.astype('uint8'))

总结

Pillow提供了从基础到高级的完整颜色处理功能： - 支持多种颜色空间转换 - 提供亮度、对比度、饱和度等调整工具 - 可实现复杂颜色特效和滤镜 - 结合numpy可进行高性能处理

掌握这些技巧后，你可以轻松实现各种图像颜色处理需求，从简单的滤镜应用到复杂的计算机视觉预处理。

提示：Pillow官方文档（https://pillow.readthedocs.io/）是深入学习的最佳资源。 “`

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