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Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作

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Python中文社区
发布2018-01-31 17:40:00
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发布2018-01-31 17:40:00
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sunhaiyu,Python中文社区专栏作者

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Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值

计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值。在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色,因为R分量最大,G、B分量为0,所以呈现出来是红色。但是当alpha值为0时,无论是什么颜色,该颜色都不可见,可以理解为透明。

图像的坐标表示

图像中左上角是坐标原点(0, 0),这和平常数学里的坐标系不太一样。这样定义的坐标系意味着,X轴是从左到右增长的,而Y轴是从上到下增长。

在Pillow中如何使用上述定义的坐标系表示一块矩形区域?许多函数或方法要求提供一个矩形元组参数。元组参数包含四个值,分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左,顶,右,底)。右和底坐标稍微特殊,表示直到但不包括。可以理解为[左, 右)和[顶, 底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7];纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。

使用Pillow操作图像

了解了一些基础知识,可以上手了。首先从读取图片开始,很多图像处理库(如opencv)都以imread()读取图片。Pillow中使用open方法。

im.size返回一个元组,分别是宽和高。show()方法会调用系统默认图像查看软件,打开并显示。im.format可查看图像的格式。save()可保存处理后的图片,如果未经处理,保存后的图像占用的空间(字节数)一般也与原图像不一样,可能经过了压缩。

新建图像

Pillow也可以新建空白图像, 第一个参数是mode即颜色空间模式,第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高),第三个参数是颜色。

1、可以直接填入常用颜色的名称。如'red' 2、也可以填入十六进制表示的颜色,如#FF0000表示红色。 3、还能传入元组,比如(255, 0, 0, 255)或者(255, 0, 0)表示红色。

裁剪图像

Image有个crop()方法接收一个矩形区域元组(上面有提到)。返回一个新的Image对象,是裁剪后的图像,对原图没有影响。

看下原图和裁剪后的图像。

原图

裁剪后

复制与粘贴图像到另一个图像

Image的copy函数如其名会产生一个原图像的副本,在这个副本上的任何操作不会影响到原图像。paste()方法用于将一个图像粘贴(覆盖)在另一个图像上面。谁调用它,他就在该Image对象上直接作修改。

im.show()显示图像发现这时im(即原图)已经被改变。

这如果之后还会用到原图的信息,由于信息被改变就很麻烦。所以paste前最好使用copy()复制一个副本,在此副本操作,不会影响到原图信息。虽然在程序里原图信息已改变,但由于保存文件时用的其他文件名,相当于改变没有生效,所以查看的时候原图还是没有改变的。

这回再看原图,没有改变了。这就保证了之后再次使用im时,里面的信息还是原汁原味。来看个有趣的例子。

以裁剪后的图像宽度和高度为间隔,在循环内不断粘贴在副本中,这有点像是在拍证件照。

调整图像的大小

resize方法返回指定宽高度的新Image对象,接受一个含有宽高的元组作为参数。宽高的值得是整数。

兔子瘦了,可以看到resize不是等比例缩放的。

旋转和翻转图像

rotate()返回旋转后的新Image对象, 保持原图像不变。逆时针旋转。

90

180

270

20

由上到下,分别是旋转了90°,180°, 270°、普通的20°,加了参数expand=True旋转的20°。expand放大了图像尺寸(变成了2174x1672),使得边角的图像不被裁剪(四个角刚好贴着图像边缘)。再看旋转90°、270°时候图像被裁剪了,但是如下查看图像的宽高,确是和原图一样,搞不懂。

图像的镜面翻转。transpose()函数可以实现,必须传入Image.FLIP_LEFT_RIGHT或者Image.FLIP_TOP_BOTTOM,第一个是水平翻转,第二个是垂直翻转。

水平翻转

水平翻转看不出来,原图就是水平对称的...

垂直翻转

垂直翻转就明显了...

图像过滤

Pillow使用ImageFilter可以简单做到图像的模糊、边缘增强、锐利、平滑等常见操作。

另外,若是要进行图案、文字的绘制,可使用ImageDraw。Pillow还有其他强大功能,就不一一列举了。

其实,Pillow只是个基础的图像处理库。若不深入图像处理,已经够用。专业人士使用opencv是更好地选择。Python中使用import cv2开始使用吧!

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原始发表:2017-08-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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