Python图像处理库PIL怎么使用

发布时间:2022-04-06 15:17:43 作者:iii
来源:亿速云 阅读:136

这篇“Python图像处理库PIL怎么使用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python图像处理库PIL怎么使用”文章吧。

一、 简介

1、 基本介绍

Pillow 是 Python 中较为基础的图像处理库,主要用于图像的基本处理,比如裁剪图像、调整图像大小和图像颜色处理等。与 Pillow 相比,OpenCV 和 Scikit-image 的功能更为丰富,所以使用起来也更为复杂,主要应用于机器视觉、图像分析等领域,比如众所周知的“人脸识别”应用 。

2、 特点

3、 安装

pip install pillow
导包
imoprt PIL

二、 Image 对象

1、 实例化对象

1.1 实例化

导包

from PIL import Image

使用 open 方法

im = PIL.Image.open(fp) # 导入图片
im.show() # 展示图片

fp:图片路径

使用 open 方法

im = Image.new(mode,size,color) # 创建图片
im.show() # 展示图片

参数说明如下:

1.2 图像模式

mode描述
11 位像素(取值范围 0-1),0表示黑,1 表示白,单色通道。
L8 位像素(取值范围 0 -255),灰度图,单色通道。
P8 位像素,使用调色板映射到任何其他模式,单色通道。
RGB3 x 8位像素,真彩色,三色通道,每个通道的取值范围 0-255。
RGBA4 x 8位像素,真彩色+透明通道,四色通道。
CMYK4 x 8位像素,四色通道,可以适应于打印图片。
YCbCr3 x 8位像素,彩色视频格式,三色通道。
LAB3 x 8位像素,L * a * b颜色空间,三色通道
HSV3 x 8位像素,色相,饱和度,值颜色空间,三色通道。
I32 位有符号整数像素,单色通道。
F32 位浮点像素,单色通道。

2、 对象属性

import PIL.Image

im = PIL.Image.open(r"D:\35005\Pictures\Screenshots\微信图片_20220302175157.jpg")
print(im.size) # 查看图片大小
print(im.readonly) # 查看是否为只读,1为是,0为否
print(im.format) # 查看图片的格式
print(im.info) # 查看图片的相关信息
print(im.mode) # 查看图片的模式

3、 格式转换

3.1 save 方法

save 方法用于保存 图像,当不指定文件格式时,它会以默认的图片格式来存储;如果指定图片格式,则会以指定的格式存储图片

语法:

im = PIL.Image.open(r"D:\35005\Pictures\Screenshots\微信图片_20220302175157.jpg")
im.save(fp, format=None) # 保存图片

参数说明如下:

3.2 convert 方法

注意,并非所有的图片格式都可以用 save() 方法转换完成,比如将 PNG 格式的图片保存为 JPG 格式,如果直接使用 save() 方法就会出现错误

引发错误的原因是由于 PNG 和 JPG 图像模式不一致导致的。其中 PNG 是四通道 RGBA 模式,即红色、绿色、蓝色、Alpha 透明色;JPG 是三通道 RGB 模式。因此要想实现图片格式的转换,就要将 PNG 转变为三通道 RGB 模式

Image 类提供的 convert() 方法可以实现图像模式的转换。该函数提供了多个参数,比如 mode、matrix、dither 等,其中最关键的参数是 mode,其余参数无须关心

语法:

im.convert(mode, params) # 转换模式
im.save(fp) # 保存图片

参数:

4、 图片缩放

在图像处理过程中经常会遇到缩小或放大图像的情况,Image 类提供的 resize() 方法能够实现任意缩小和放大图像

语法:

im_new = im.resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None) # 注意要重新赋值
im_new.show() # 缩放后的图片

参数:

5、 创建缩略图

缩略图指的是将原图缩小至一个指定大小(size)的图像。通过创建缩略图可以使图像更易于展示和浏览

Image 对象提供了一个 thumbnail() 方法用来生图像的缩略图,等比缩放

语法:

im.thumbnail(size,resample) # 直接在原图的基础上修改
im.show() # 缩放后的图片

参数:

6、 图像分离与合并

图像(指数字图像)由许多像素点组成,像素是组成图像的基本单位,而每一个像素点又可以使用不同的颜色,最终呈现出了绚丽多彩的图像 ,而图像的分离与合并,指的就是图像颜色的分离和合并

6.1 split 方法

im = PIL.Image.open(r"D:\35005\Pictures\Screenshots\微信图片_20220302175157.jpg")
r, g, b = im.split() # split 方法使用较简单,分离通道
r.show()
g.show()
b.show()

6.2 merge 方法

Image 类提供的 merge() 方法可以实现图像的合并操作。注意,图像合并,可以是单个图像合并,也可以合并两个以上的图像

im_merge = PIL.Image.merge(mode, bands)
im_merge.show()

参数:

6.3 blend 方法

Image 类也提供了 blend() 方法来混合 RGBA 模式的图片(PNG 格式)

语法:

PIL.Image.blend(image1,image2, alpha)

参数:

7、 图像处理

7.1 图像裁剪

Image 类提供的 crop() 函数允许我们以矩形区域的方式对原图像进行裁剪

语法:

im_crop = im.crop(box=None) # box 代表裁剪区域
im_crop.show()

box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上,y_左下,x1_右上,y1_右下),分别表示被裁剪矩形区域的左上角 x、y 坐标和右下角 x,y 坐标。默认 (0,0) 表示坐标原点,宽度的方向为 x 轴,高度的方向为 y 轴,每个像素点代表一个单位

7.2 拷贝和粘贴

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

拷贝语法:

im_copy = im.copy() # 复制图片

粘贴语法:

im_copy.paste(image, box=None, mask=None)

参数:

注意:

from PIL import Image

im = Image.open(r"D:\35005\Pictures\Screenshots\微信图片_20220302175157.jpg")

# 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)

# 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()

8、几何变化

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()

8.1 transpose

该函数可以实现图像的垂直、水平翻转

语法:

im_out = im.transpose(method) # 生成新的图像对象

method取值:

8.2 rotate

当我们想把图像旋转任意角度时,可以使用 rotate() 函数

语法:

im_out = im.rotate(angle, resample=PIL.Image.NEAREST, expand=None, center=None, translate=None, fillcolor=None) # 返回图像对象

参数:

8.3 transform

该函数能够对图像进行变换操作,通过指定的变换方式,产生一张规定大小的新图像

语法:

im_out = im.transform(size, method, data=None, resample=0) # 返回图像对象

参数:

三、 ImageFilter

1、 简介

随着数字图像技术的不断发展,图像降噪方法也日趋成熟,通过某些算法来构造滤波器是图像降噪的主要方式。滤波器能够有效抑制噪声的产生,并且不影响被处理图像的形状、大小以及原有的拓扑结构

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

2、 降噪处理

2.1 图像降噪滤波器

名称说明
ImageFilter.BLUR模糊滤波,即均值滤波
ImageFilter.CONTOUR轮廓滤波,寻找图像轮廓信息
ImageFilter.DETAIL细节滤波,使得图像显示更加精细
ImageFilter.FIND_EDGES寻找边界滤波(找寻图像的边界信息)
ImageFilter.EMBOSS浮雕滤波,以浮雕图的形式显示图像
ImageFilter.EDGE_ENHANCE边界增强滤波
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE深度边缘增强滤波
ImageFilter.SMOOTH平滑滤波
ImageFilter.SMOOTH_MORE深度平滑滤波
ImageFilter.SHARPEN锐化滤波
ImageFilter.GaussianBlur()高斯模糊
ImageFilter.UnsharpMask()反锐化掩码滤波
ImageFilter.Kernel()卷积核滤波
ImageFilter.MinFilter(size)最小值滤波器,从 size 参数指定的区域中选择最小像素值,然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MedianFilter(size)中值滤波器,从 size 参数指定的区域中选择中值像素值,然后将其存储至输出图像中。
ImageFilter.MaxFilter(size)最大值滤波器
ImageFilter.ModeFilter()模式滤波

2.2 使用语法

语法:

im_ft = im.filter(filt_mode) # 返回图像对象,里面传入滤波器

实例:

from PIL import Image, ImageFilter

im = Image.open(r"D:\35005\Pictures\Screenshots\微信图片_20220302175157.jpg")
im_ft = im.filter(ImageFilter.EMBOSS) # 添加浮雕滤波器
im_ft.show()

相当于PS里面添加的滤镜

四、 ImageColor

1、 简介

Pillow 提供了颜色处理模块 ImageColor,该模块支持不同格式的颜色,比如 RGB 格式的颜色三元组、十六进制的颜色名称(#ff0000)以及颜色英文单词("red")。同时,它还可以将 CSS(层叠样式表,用来修饰网页)风格的颜色转换为 RGB 格式

在 ImageColor 模块对颜色的大小写并不敏感,比如 "Red" 也可以写为 " red"

2、 颜色处理

2.1 颜色命名

ImageColor 支持多种颜色模式的的命名(即使用固定的格式对颜值进行表示),比如我们熟知的 RGB 色彩模式,除此之外,还有 HSL (色调-饱和度-明度)、HSB (又称 HSV,色调-饱和度-亮度)色彩模式。下面对 HSL 做简单介绍:

亮度和明度的表达方式类似,链接中有具体描述:【https://www.zhihu.com/question/22077462】

ImageColor 模块比较简单,只提供了两个常用方法,分别是 getrgb() 和 getcolor() 函数

2.2 getrgb

语法:

rgb = PIL.ImageColor.getrgb(color) # 得到颜色的 rgb 数值

color参数即可以是英文,也可以是HSL和HSB模式2.3

应用:

from PIL import Image, ImageColor

im = Image.new(mode="RGB", size=(100, 100), color=ImageColor.getrgb('HSL(0,100%,50%)'))
im.show()

2.3 getcolor

语法:

val = PIL.ImageColor.getcolor(color, mode)

参数:

五、 ImageFont

1、 简介

ImageFont模块定义了相同名称的类,即ImageFont类。这个类的实例存储bitmap字体,用于ImageDraw类的text()方法

PIL使用自己的字体文件格式存储bitmap字体。用户可以使用pilfont工具包将BDF和PCF字体描述器(Xwindow字体格式)转换为这种格式

2、 模块函数

2.1 load

语法:

ft = PIL.ImageFont.load(font_file)

从指定的文件中加载一种字体 ,返回字体对象

2.2 load_path

语法:

ft = PIL.ImageFont.load_path(font_file)

和函数load()一样,但是如果没有指定当前路径的话,会从sys.path开始查找指定的字体文件

2.3 truetype

语法:

ft = PIL.ImageFont.truetype(file, size[, encoding=None])

参数:

2.4 load_default

语法:

ft = PIL.ImageFont.load_default()

加载一个默认字体,返回一个字体对象

3、 模块方法

3.1 getsize

语法:

size = ft.getsize(text)

返回给定文本的宽度和高度,返回值为2元组

3.2 getmask

语法:

obj = ft.getmask(text,mode=None) # 为给定的文本返回一个位图。这个位图是PIL内部存储内存的实例

参数:

六、 ImageDraw

1、 简介

1.1 导入

ImageDraw 模块也是 Pillow 库的主要模块之一,它能给图像化圆弧,画横线,写上文字等

导入:

from PIL import ImageDraw

实例化对象:

from PIL import Image, ImageDraw

im = Image.open("./a.jpg") # 创建 image 对象
draw = ImageDraw.Draw(im) # 实例化可以在指定图像上画图的 Draw 对象

1.2 基本概念

2、 模块函数

2.1 arc

语法:

draw.arc(xy, start, end, options)

在给定的区域内,在开始和结束角度之间绘制一条弧

options:可以有什么内容可以在源代码中查看

2.2 bitmap

语法:

draw.bitmap(xy, bitmap, options) # options中可以添加 fill 覆盖的颜色

在给定的区域里绘制变量bitmap所对应的位图,非零部分使用变量options中fill的值来填充。变量bitmap位图应该是一个有效的透明模板(模式为“1”)或者蒙版(模式为“L”或者“RGBA”)

变量xy是变量bitmap对应位图起始的坐标值,而不是一个区域

这个方法与Image.paste(xy, color, bitmap)有相同的功能

2.3 chord

语法:

draw.chord(xy, start, end, options)

和方法arc()一样,但是使用直线连接起始点

变量 options 的 outline 给定弦轮廓的颜色;fill 给定弦内部的颜色

2,4 ellipse

语法:

draw.ellipse(xy, options)

在给定的区域绘制一个椭圆形

变量 options 的 outline 给定弦轮廓的颜色;fill 给定弦内部的颜色

2.5 line

语法:

draw.line(xy, options)

在变量xy列表所表示的坐标之间画线

xy里面至少有两个坐标,坐标使用元组表示,存储在一个列表里面[(x1, y1), (x2, y2)]

width指定宽度,fill 指定线的颜色

2.6 pieslice

语法:

draw.pieslice(xy, start, end, options)

和方法arc()一样,但是在指定区域内结束点和中心点之间绘制直线

2.7 point

语法:

draw.point(xy, options)

在指定位置画一个只占一个像素的小点

2.8 polygon

语法:

draw.polygon(xy, options)

绘制一个多边形

多边形轮廓由给定坐标之间的直线组成,在最后一个坐标和第一个坐标间增加了一条直线,形成多边形

坐标列表是包含2元组[(x,y),…]或者数字[x,y,…]的任何序列对象,它最少包括3个坐标值

变量options的fill给定多边形内部的颜色

2.9 rectangle

语法:

draw.rectangle(xy, options)

绘制一个长边形

变量xy是包含2元组[(x,y),…]或者数字[x,y,…]的任何序列对象,它应该包括2个坐标值

注意:当长方形没有没有被填充时,第二个坐标对定义了一个长方形外面的点

变量options的fill给定长边形内部的颜色

2.10 text

语法:

draw.text(xy, string, options)

在给定的位置绘制一个字符串。变量xy给出了文本的左上角的位置

变量option的 font 用于指定所用字体。它应该是类ImangFont的一个实例,使用ImageFont模块的load()方法从文件中加载的

变量options的fill给定文本的颜色

2.11 textsize

语法:

draw.textsize(string, options)

返回给定字符串的大小,以像素为单位

变量option的 font 用于指定所用字体。它应该是类ImangFont的一个实例,使用ImageFont模块的load()方法从文件中加载的

七、 Image与Numpy

from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open("./a.jpg")
print(np.asarray(im)) # 三维数组
na = np.asarray(im) # 将图片转换为数组
na[0][0][0] = 0 # 修改数组的值
im_new = Image.fromarray(na) # 将数组转换为图片

以上就是关于“Python图像处理库PIL怎么使用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。

推荐阅读:
  1. 如何安装python的pil库
  2. Python的PIL库中如何使用getpixel方法

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

python pil

上一篇:Python可变与不可变数据和深拷贝与浅拷贝实例分析

下一篇:SpringBoot自动配置的原理分析

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》