python PIL模块

# -*-coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Administrator'
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
from PIL import ImageEnhance

im = Image.open("C:/1.jpg")
print im.size, im.format, im.mode, im.info
# im.show() convert()可以用来转换色彩模式
# 设置拷贝区域， box变量是四元组（左，上，右，下）
box = (100, 100, 200, 200)
# 复制抠图 将im表示的图片对象拷贝到region中，大小（400*400），region其实也是p_w_picpath对象了。抠图
region = im.crop(box)
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)  # 旋转方向
# 粘贴 母图.粘贴（子图，位置）
im.paste(region, box)
# 保存
im.save('C:/2.jpg')
# 分离三通道，红绿蓝
r, g, b = im.split()
# 保存查看之。直接调用show也可，但是windows不好用
r.save('C:/r.jpg')
# 调整图片大小
out = im.resize((128, 128))
# 图片逆时针旋转
out = im.rotate(45)
# 保存查看
out.save('C:/out.jpg')
# 各种翻转效果，镜面效果可以用transpose()预定义的旋转方式
reset = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)  # 左右镜像
reset = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)  # 上下镜像
reset = im.transpose(Image.ROTATE_270)

# 图像增强-滤镜filter
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
out.save('C:/out3.jpg')
# 对每个点都做20%的增强
out = im.point(lambda i: i * 1.2)  # 注意这里用到一个匿名函数(那个可以把i的1.2倍返回的函数)
# 如上上边的那个例子，我们可以将一个RGB模式的图分离成三个通道的层
# 然后对一个通道进行加强或减弱操作，完成后我们又可以使用Merge将通道合并，从而改变图片的色调(冷暖色调的互换)等。
#### 点操作 #####
# img.point(function),这个function接受一个参数，且对图片中的每一个点执行这个函数，这个函数是一个匿名函数，在python之类的函数式编程语言中，可以使用
# lambda表达式来完成，如
# out = img.point(lambda i : i*1.2)#对每个点进行20%的加强
# 如果图片是“I”或者“F”模式，那么这个lambda必须使用这样的形式
# argument * scale + offset
# e.g
# out = img.point(lambda i: i*1.2 + 10)
#############
r = r.point(lambda i: i * 1.2)
g = g.point(lambda i: i * 0.7)
sexy = Image.merge('RGB', (r, g, b))
sexy.save("C:/sexy.png")
# 创建mask的语句：
mask = r.point(lambda i: i < 100 and 255)
# 该句可以用下句表示
# imout = im.point(lambda i: expression and 255)
# 如果expression为假则返回expression的值为0（因为and语句已经可以得出结果了），否则返回255。（mask参数用法：当为0时，保留当前值，255为使用paste进来的值，中间则用于transparency效果）
# 更高级的图片加强，可以使用ImageEnhance模块，其中包含了大量的预定义的图片加强方式。一旦有一个Image对象，
# 应用ImageEnhance对象就能快速地进行设置。 可以使用以下方法调整对比度、亮度、色平衡和锐利度。
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")
# 创建一个新的图片
# Image.new(mode, size)
# Image.new(mode, size, color)
# 层叠图片
# 层叠两个图片，img2和img2,alpha是一个介于[0,1]的浮点数，如果为0，效果为img1，如果为1.0，效果为img2。当然img1和img2的尺寸和模式必须相同。这个函数可以做出很漂亮的效果来，而图形的算术加减后边会说到。
# Image.blend(img1, img2, alpha)
# composite可以使用另外一个图片作为蒙板(mask)，所有的这三张图片必须具备相同的尺寸，mask图片的模式可以为“1”，“L”，“RGBA”(关于模式请参看前一篇)
# Image.composite(img1, img2, mask)
# 转换图形模式
# 下面看一个比较牛的方法convert，这个方法可以将图片在不同的模式间进行转换，在将灰度图转换成二值图时，所有的非零值被设置为255(白色)。灰度图的转换方式采用的是这个算法：
# L = R*299/1000 + G*587/1000 + B*114/1000

# 透明通道的使用
# putalpha(alpha)
# 这个方法是一个神奇的方法，你可以将一个图片(与原图尺寸相同)写入到原图片的透明通道中，而不影响原图片的正常显示，可以用于信息隐藏哦。当然，前提是原
# 始图片有透明通道。不过就算不是也没有多大关系，因为有PIL提供的convert功能，可以把一个图片先转换成RGBA模式，然后把要隐藏的信息文件转成“L”或者“1”模
# 式，最后使用这个putalpha将其叠加。而在图片的使用方，只需要简单的抽取其中的透明通道就可以看到隐藏信息了，哈哈。

def hideInfoInImage(im, info):
    if im.mode != "RGBA":
        im = im.convert("RGBA")
    if info.mode != "L" and info.mode != "1":
        info = info.convert("L")
    im.putalpha(info)
    return im


# 测试之
if __name__ == "__main__":
    img = Image.open("green.png")
    band = Image.open("antelope_inhalf.jpg")

    img = hideInfoInImage(img, band)
    img.show()                       # 可以看到，原图片没有显式变化
    img.split()[3].show()            # 抽取出透明通道中的图片并显示