0%

Python之PIL基础

发表于 更新于 分类于 阅读次数：
本文字数： 3.4k 阅读时长 ≈ 6 分钟

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。

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
from PIL import Image
im = Image.open("E:/Python/lena.jpg")

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
print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG',(600,600),'RGB')
  • 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
im.show()

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
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1]:
    f,e = os.path.splitext(infile)
    outfile = f + '.png'
    if infile != outfile:
        try:
            Image.open(infile).save(outfile)
        except IOError:
            print('Cannot convert', infile)

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
size = (128, 128)

for infile in glob.glob("E:/Python/*.jpg")
    f,ext = os.path.splitext(infile)
    img = Image.open(infile)
    img.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
    img.save(f+".thumbnail", "JPEG")

上段代码对Python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。

图像的剪切、粘贴和合并

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

1
2
3
im = Image.open("E:/Python/lena.jpg")
box = (100, 100, 300, 300)
region = im.crop(box)

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
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

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。

分离、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
r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

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。

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
out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45)

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
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)

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
cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

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
from PIL import ImageFilter
 
imgF = Image.open("E:/Python/lena.jpg")
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：更多详细内容可以参考：PIL/ImageFilter

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
from PIL import ImageEnhance
 
imgE = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)
imgEH.enhance(1.3).show("30% more contrast")

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：

1
2
3
4
5
6
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)