Python图像处理模块pillow子模块Image用法精要

Image是pillow库中一个非常重要的模块，提供了大量用于图像处理的方法。使用该模块时，首先需要导入。 >>> from PIL import Image 接下来，我们通过几个示例来简单演示一下这个模块的用法。 （1）打开图像文件 >>> im = Image.open('sample.jpg') （2）显示图像 >>> im.show() （3）查看图像信息 >>> im.format #查看图像格式 'JPEG' >>> im.size #查看图像大小，格式为（宽度, 高度） (200, 100) >>> im.height #查看图像高度 100 >>> im.width #查看图像宽度 200 （4）查看图像直方图 >>> im.histogram() #如果图像包含多个通道，则返回所有通道的直方图 >>> im.histogram()[:256] #查看第一个通道的直方图 （5）读取像素值 >>> im.getpixel((150, 80)) #参数必须是元组，两个元素分别表示x和y坐标 (255, 248, 220) #返回值分别表示红、绿、蓝三原色分量的值 （6）设置像素值，通过读取和修改图像像素值可以实现图像点运算 >>> im.putpixel((100,50), (128,30,120)) #第二个参数用来指定目标像素的颜色值 小提示：在使用时应注意图像文件的格式，这里演示的是24位颜色深度的图像，如果是256色的图像文件，那么getpixel()的返回值只是一个数字，而putpixel()的第二个参数也只需要一个数字就可以了。 （7）保存图像文件 >>> im.save('sample1.jpg') #可以把图像保存为另一个文件 >>> im.save('sample.bmp') #通过该方法也可以进行格式转换 >>> def img2jpg(imgFile): #转换图像文件格式 if type(imgFile)==str and imgFile.endswith(('.bmp', '.gif', '.png')): with Image.open(imgFile) as im: im.convert('RGB').save(imgFile[:-3]+'jpg') >>> img2jpg('1.gif') >>> img2jpg('1.bmp') >>> img2jpg('1.png') （8）图像缩放 >>> im = im.resize((100,100)) #参数表示图像的新尺寸，分别表示宽度和高度 （9）旋转图像，rotate()方法支持任意角度的旋转，而transpose()方法支持部分特殊角度的旋转，如90、180、270度旋转以及水平、垂直翻转等等。 >>> im = im.rotate(90) #逆时针旋转90度 >>> im = im.transpose(Image.ROTATE_180) #逆时针旋转180度 >>> im = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #水平翻转 >>> im = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #垂直翻转 （10）图像裁剪与粘贴 >>> box = (120, 194, 220, 294) #定义裁剪区域 >>> region = im.crop(box) #裁剪 >>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180) >>> im.paste(region,box) #粘贴 （11）图像通道分离与合并 >>> r, g, b = im.split() #将彩色图像分离为同样大小的红、绿、蓝三分量子图 >>> imNew = Image.merge(im.mode, (r,g,b)) （12）创建缩略图 >>> im.thumbnail((50, 20)) #参数为缩略图尺寸 >>> im.save('2.jpg') #保存缩略图 （13）屏幕截图 >>> from PIL import ImageGrab >>> im = ImageGrab.grab((0,0,800,200)) #截取屏幕指定区域的图像 >>> im = ImageGrab.grab() #不带参数表示全屏幕截图 （14）图像增强 >>> from PIL import ImageFilter >>> im = im.filter(ImageFilter.DETAIL) #创建滤波器，使用不同的卷积核 >>> im = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE) #边缘增强 >>> im = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) #边缘增强 （15）图像模糊 >>> im = im.filter(ImageFilter.BLUR) >>> im = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur) #高斯模糊 >>> im.filter(ImageFilter.MedianFilter) #中值滤波 （16）图像边缘提取 >>> im = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) （17）图像点运算 >>> im = im.point(lambda i:i*1.3) #整体变亮 >>> im = im.point(lambda i:i*0.7) #整体变暗 >>> im = im.point(lambda i: i*1.8 if i<100 else i*0.7) #自定义调整图像明暗度 也使用图像增强模块来实现上面类似的功能，例如 >>> from PIL import ImageEnhance >>> enh = ImageEnhance.Brightness(im) >>> enh.enhance(1.3).show() （18）图像冷暖色调整 >>> r, g, b = im.split() #分离图像 >>> r = r.point(lambda i:i*1.3) #红色分量变为原来的1.3倍 >>> g = g.point(lambda i:i*0.9) #绿色分量变为原来的0.9 >>> b = b.point(lambda i:0) #把蓝色分量变为0 >>> im = Image.merge(im.mode,(r,g,b)) #合并图像 >>> im.show() （19）图像对比度增强 >>> from PIL import ImageEnhance >>> im = ImageEnhance.Contrast(im) >>> im = im.enhance(1.3) #对比度增强为原来的1.3倍

本文内容节选自《Python可以这样学》（董付国著，清华大学出版社，已出版，预计2017.2.1上架）