Python 之 使用 PIL 库做图像处理

我用的python 3.5 加载PIL的时候出错

后来在 Anaconda Prompt中 conda install pillow 用pillow替代PIL

以下内容转自：http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html

1. 简介。

    图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

    Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

2. 使用。

    导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：

****此处，Python3.5中  使用 from PIL import Image  替代下面的 import Image

>>> import Image2  >>> im = Image.open("j.jpg")3  >>> print im.format, im.size, im.mode4 JPEG (440, 330) RGB

    这里有三个属性，我们逐一了解。

        format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。

        size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

        mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

    现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：

>>>im.show()2  >>>

    输出原图：

3. 函数概貌。

3.1    Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )

3.2    Cutting and Pasting and Merging Images :

        crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

        paste() : 

        merge() :

>>> box = (100, 100, 200, 200)2  >>> region = im.crop(box)3  >>> region.show()4  >>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180)5  >>> region.show()6  >>> im.paste(region, box)7  >>> im.show()

    其效果图为：

    旋转一幅图片：

def roll(image, delta): 2     "Roll an image sideways" 3  4     xsize, ysize = image.size 5  6     delta = delta % xsize 7     if delta == 0: return image 8  9     part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))10     part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))11     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))12     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))13 14     return image

3.3    几何变换。

3.3.1    简单的几何变换。

>>>out = im.resize((128, 128))                     #2  >>>out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。3  >>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。4  >>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。5  >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。6  >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。7 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

    各个调整之后的图像为：

    图片1：

    图片2：

    图片3：

    图片4：

3.3.2    色彩空间变换。

    convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。

此处：

convert("1")   转换为二值图像，即非黑即白，但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白；

“L” ：转换为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的：

              L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

“P”：模式“P”为8位彩色图像，它的每个像素用8个bit表示，其对应的彩色值是按照调色板查询出来的

“RGBA”：32位彩色图像，它的每个像素用32个bit表示，其中24bit表示红色、绿色和蓝色三个通道，另外8bit表示alpha通道，即透明通道

“CMYK”：模式“CMYK”为32位彩色图像，它的每个像素用32个bit表示。模式“CMYK”就是印刷四分色模式，它是彩色印刷时采用的一种套色模式，利用色料的三原色混色原理，

                 加上黑色油墨，共计四种颜色混合叠加，形成所谓“全彩印刷”

                  四种标准颜色是：C：Cyan = 青色，又称为‘天蓝色’或是‘湛蓝’M：Magenta = 品红色，又称为‘洋红色’；

                                                  Y：Yellow = 黄色；K：Key Plate(blacK) = 定位套版色（黑色）。

等。。。

3.3.3    图像增强。

    Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。

>>> import ImageFilter2 >>> imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)  #ImageFilter.DETAIL滤波能将细节体现得更明显 （除此之外还有多种滤波）3 >>> imfilter.show()

3.4    序列图像。

    即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。

import Image2 im.seek(1)        # skip to the second frame3 4 try:5     while 1:6         im.seek( im.tell() + 1)7         # do something to im8 except EOFError:9     pass

3.5    更多关于图像文件的读取。

    最基本的方式：im = Image.open("filename")

    类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

    字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

    从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。