Python图像处理库：Pillow 初级教程

Python图像处理库：Pillow 初级教程。< p> Image类

Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。< p>

使用Image模块中的open函数打开一张图片：< p> >>> from PIL import Image >>> im = Image.open("lena.ppm")

如果打开成功，返回一个Image对象，可以通过对象属性检查文件内容< p> >>> from __future__ import print_function >>> print(im.format, im.size, im.mode) PPM (512, 512) RGB

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。< p>

如果文件不能打开，则抛出IOError异常。< p>

当有一个Image对象时，可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像，例如显示图片：< p> >>> im.show()

ps：标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）< p> 读写图片

Pillow库支持相当多的图片格式。直接使用Image模块中的open()函数读取图片，而不必先处理图片的格式，Pillow库自动根据文件决定格式。< p>

Image模块中的save()函数可以保存图片，除非你指定文件格式，那么文件名中的扩展名用来指定文件格式。< p>

图片转成jpg格式< p> from __future__ import print_function import os, sys from PIL import Image for infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile != outfile: try: Image.open(infile).save(outfile) except IOError: print("cannot convert", infile)

save函数的第二个参数可以用来指定图片格式，如果文件名中没有给出一个标准的图像格式，那么第二个参数是必须的。< p>

创建缩略图< p> from __future__ import print_function import os, sys from PIL import Image size = (128, 128) for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" if infile != outfile: try: im = Image.open(infile) im.thumbnail(size) im.save(outfile, "JPEG") except IOError: print("cannot create thumbnail for", infile)

必须指出的是除非必须，Pillow不会解码或raster数据。当你打开一个文件，Pillow通过文件头确定文件格式，大小，mode等数据，余下数据直到需要时才处理。< p>

这意味着打开文件非常快，与文件大小和压缩格式无关。下面的程序用来快速确定图片属性：< p>

确定图片属性< p> from __future__ import print_function import sys from PIL import Image for infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, "%dx%d" % im.size, im.mode) except IOError: pass 裁剪、粘贴、与合并图片

Image类包含还多操作图片区域的方法。如crop()方法可以从图片中提取一个子矩形< p>

从图片中复制子图像< p> box = im.copy() #直接复制图像 box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box)

区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left, upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点，所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。< p>

处理子图，粘贴回原图< p> region = region.transpose(Image.ROTATE_180) im.paste(region, box)

将子图paste回原图时，子图的region必须和给定box的region吻合。该region不能超过原图。而原图和region的mode不需要匹配，Pillow会自动处理。< p>

另一个例子< p>

Rolling an image< p> def roll(image, delta): "Roll an image sideways" image = image.copy() #复制图像 xsize, ysize = image.size delta = delta % xsize if delta == 0: return image part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize)) image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize)) image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize)) return image

分离和合并通道< p> r, g, b = im.split() im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

对于单通道图片，split()返回图像本身。为了处理单通道图片，必须先将图片转成RGB。< p> 几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换。< p>

简单几何变换< p> out = im.resize((128, 128)) out = im.rotate(45) # 顺时针角度表示

置换图像< p> out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) out = im.transpose(Image.ROTATE_90) out = im.transpose(Image.ROTATE_180) out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

transpose()和象的rotate()没有性能差别。< p>

更通用的图像变换方法可以使用transform()< p> 模式转换

convert()方法< p>

模式转换< p> im = Image.open('lena.ppm').convert('L') 图像增强 Filter

ImageFilter模块包含很多预定义的增强filters，通过filter()方法使用< p>

应用filters< p> from PIL import ImageFilter out = im.filter(ImageFilter.DETAIL) 像素点处理

point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理（例如对比度操作）。< p>

像素点变换< p> # multiply each pixel by 1.2 out = im.point(lambda i: i * 1.2)

上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理，通过组合point()和paste()还能选择性地处理图片的某一区域。< p>

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