PIL.Image的简单使用

PIL：Python Imaging Library，是Python平台上的一个图像处理标准库。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。

安装PIL

在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装：
$ sudo apt-get install python-imaging

PIL官方手册网址：http://effbot.org/imagingbook/

一个简单的读取图片并显示的例子：

from PIL import Imageimport numpy as npimg_path = "./cat.59.jpg"im = Image.open(img_path)print(im.format) # 'JPEG'print(im.size) # (464, 331)  (W,H)print(im.mode) # RGBprint(type(im)) # PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFileim1 = im.convert('RGB') # PIL.Image.Image

im.show() # 显示图片，不会影响程序的运行。(在note book下直接输入im即可显示图像)

将彩色图片转成灰度

im_gray = im.convert("L")im_gray.show() # im_gray的类型为：PIL.Image.Image

或则：

im_CMYK = im.convert("CMYK")im_CMYK.show()

L代表亮度，为灰度图像。
RGB代表真彩色图像。
CMYK代表pre-press images

用Image.open读取图片，返回的是一个JpegImageFile实例。
直接输入im，不能查看图片中像素的值。

查看PIL.Image图片像素点的值

pix = im.load() # PixelAccesswidth = im.size[0]height = im.size[1]

pix[0,0] = (150, 141, 74) # 返回(0,0)处的RGB像素值
pix[width-1,height-1] = (183, 175, 128) # 返回右下角的RGB像素值

注：PIL.Image读取的图片，取值范围为：[0, 255]。且size为(W,H)形式。
pytorch中，torch.FloadTensor支持的取值范围为：[0, 1.0]。需要进行转换。

使用torchvision.transforms可以很方便的将PIL或则是Opencv读取的ndarray图像转换为torch.FloatTensor。