http://python.jobbole.com/84956/

 

Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

 1)使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中:

 
1
2
Image
)

加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容:

 
1
2
3
)
)
>>>

       format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误,返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:

 
1
)

2)读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

加载文件,并转化为png格式:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Image
os
sys
 
:
)
:
:
)
:
)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3)创建缩略图

缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术,使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图,如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
# create thumbnail
)
:
)
)
)
)

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图,并保存,glob模块是一种智能化的文件名匹配技术,在批图像处理中经常会用到。
 注意:Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件,只会读取文件头信息用来确定格式,颜色模式,大小等等,文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速,跟图片大小和压缩方式无关。

4)图像的剪切、粘贴与合并操作

Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区,PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区,如:

 
1
2
3
4
# crop, paste and merge
)
)
)

矩形选区有一个4元元组定义,分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点,单位是px,所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

 
1
2
)
)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外,矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致,因为矩形选区会被自动转换颜色。

5)分离和合并颜色通道

对于多通道图像,有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理,处理完成后重新合成多通道,在Pillow中,很简单,如下:

 
1
2
)
)

对于split( )函数,如果是单通道的,则返回其本身,否则,返回各个通道。
 6)几何变换

对图像进行几何变换是一种基本处理,在Pillow中包括resize( )和rotate( ),如用法如下:

 
1
2
)
# degree conter-clockwise

其中,resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖,而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中,对于一些常见的旋转作了专门的定义:

 
1
2
3
4
5
)
)
)
)
)

7)颜色空间变换

在处理图像时,根据需要进行颜色空间的转换,如将彩色转换为灰度:

 
1
2
)
)

8)图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入,使用方法如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ImageFilter
 
)
)
)
)
)
)
)
)

除此以外,ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器:

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

Gaussian blur filter.
参数: radius – Blur radius.

class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2percent=150threshold=3)

Unsharp mask filter.

See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

class PIL.ImageFilter.Kernel(sizekernelscale=Noneoffset=0)
Create a convolution kernel. The current version only supports 3×3 and 5×5 integer and floating point kernels.

In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.

参数:
  • size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).
  • kernel – A sequence containing kernel weights.
  • scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.
  • offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.
class PIL.ImageFilter.RankFilter(sizerank)
Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.
参数:
  • size – The kernel size, in pixels.
  • rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size * size / 2 for a median filter, size * size - 1 for a max filter, etc.
class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3)
Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.
参数: size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)
Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.
参数: size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)
Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.
参数: size – The kernel size, in pixels.
class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)
Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or twice are ignored; if no pixel value occurs more than twice, the original pixel value is preserved.
参数: size – The kernel size, in pixels.

更多详细内容可以参考:PIL/ImageFilter

  9)图像增强

图像增强也是图像预处理中的一个基本技术,Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等:

 
1
2
3
4
5
ImageEnhance
 
)
)
)

图像增强:

class PIL.ImageEnhance.Color(image)
Adjust image color balance.

This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)
Adjust image contrast.

This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Brightness(image)
Adjust image brightness.

This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)
Adjust image sharpness.

This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.

图像增强的详细内容可以参考:PIL/ImageEnhance

除了以上介绍的内容外,Pillow还有很多强大的功能:

PIL.Image.alpha_composite(im1, im2)

PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)

PIL.Image.composite(image1, image2, mask)
PIL.Image.eval(image, *args)

PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)

PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name=’raw’, *args)

     想了解更多,请参考:Image Module Pillow Reference

分类:

技术点:

相关文章: