python?包之?Pillow?圖像處理教程分享
更新時(shí)間：2022年04月11日 21:46:15 作者：autofelix
這篇文章主要介紹了python?包之?Pillow?圖像處理教程分享，文章基于Python的相關(guān)資料展開(kāi)主題相關(guān)內(nèi)容，需要的小伙伴可以參考一下
一、安裝
- 被認(rèn)為是python官方圖像處理庫(kù)
- PIL非常適合于圖像歸檔以及圖像的批處理任務(wù)。可以使用PIL創(chuàng)建縮略圖，轉(zhuǎn)換圖像格式，打印圖像等等
- PIL支持眾多的GUI框架接口，可以用于圖像展示
- PIL庫(kù)同樣支持圖像的大小轉(zhuǎn)換，圖像旋轉(zhuǎn)，以及任意的仿射變換
pip install Pillow
二、打開(kāi)圖片
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im.show()三、轉(zhuǎn)換格式并保存
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im.save("result.png")四、創(chuàng)建縮略圖
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im.thumbnail((128, 128))
im.save("result.jpg")五、獲取圖片屬性
- 獲取圖像的來(lái)源，如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.format)六、圖片信息
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.info)七、調(diào)色板
- 如果圖像的模式是“P”，則返回Image Palette類(lèi)的實(shí)例；否則，將為None
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.palette)八、畫(huà)板
- 使用給定的變量mode和size生成畫(huà)板
from PIL import Image
im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000")
im.show()九、圖片模式
- 圖像的模式，常見(jiàn)如下
- L：8位像素，黑白
- P：9位像素，使用調(diào)色板映射到任何其他模式
- 1：1位像素，黑白圖像，存成8位像素
- RGB：3*8位像素，真彩
- RGBA：4*8位像素，真彩+透明通道
- CMYK：4*8位像素，印刷四色模式或彩色印刷模式
- YCbCr：3*8位像素，色彩視頻格式
- I：32位整型像素
- F：33位浮點(diǎn)型像素
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.mode)十、模式轉(zhuǎn)換
- 將當(dāng)前圖像轉(zhuǎn)換為其他模式，并且返回新的圖像
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
new_im = im.convert('L')
print(new_im.mode)
new_im.show()十一、矩陣模式轉(zhuǎn)換
- 使用轉(zhuǎn)換矩陣將一個(gè)“RGB”圖像轉(zhuǎn)換為“L”或者“RGB”圖像
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.mode)
matrix = (0.412453,0.357580, 0.180423, 0,
0.212671,0.715160, 0.072169, 0,
0.019334,0.119193, 0.950227, 0 )
new_im = im.convert("L", matrix)
print(new_im.mode)
new_im.show()十二、圖片尺寸
- 獲取圖像的尺寸，按照像素?cái)?shù)計(jì)算，它的返回值為寬度和高度的二元組
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.size)
?十三、通道分離
- 返回當(dāng)前圖像各個(gè)通道組成的一個(gè)元組
- 分離一個(gè) RGB 圖像將產(chǎn)生三個(gè)新的圖像
- 分別對(duì)應(yīng)原始圖像的每個(gè)通道紅、綠、藍(lán)三張圖片
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
r,g,b = im.split()
print(r.mode)
print(r.size)
print(im.size)十四、復(fù)制、裁剪、粘貼、合并
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
# 復(fù)制
im.copy()
# 裁剪
im.crop((100, 100, 400, 400))
# 將一張圖粘貼到另一張圖像上
im.paste(im.transpose(Image.ROTATE_180),im)
# 合并類(lèi)使用一些單通道圖像，創(chuàng)建一個(gè)新的圖像
Image.merge("RGB", im.split())十五、幾何變換
- Image類(lèi)有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法進(jìn)行幾何變換
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
# 修改尺寸
im.resize((128, 128))
# 角度旋轉(zhuǎn)
im.rotate(45)
# 返回當(dāng)前圖像的翻轉(zhuǎn)或者旋轉(zhuǎn)的拷貝
# 值為:FLIP_LEFT_RIGHT，F(xiàn)LIP_TOP_BOTTOM，ROTATE_90，ROTATE_180，ROTATE_270
im.transpose(Image.ROTATE_90)
# 用給定的尺寸生成一張新的圖像，與原圖有相同的模式
im.transform((200, 200), Image.EXTENT, (0, 0, 300, 300))十六、高級(jí)圖片處理
- 使用
ImageEnhance對(duì)象就能快速地進(jìn)行設(shè)置。 可以調(diào)整對(duì)比度、亮度、色平衡和銳利度
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
im = Image.open("picture.jpg")
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.3).show("30% more contrast")十七、濾波器處理
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
im = Image.open("picture.jpg")
# 均值濾波
im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
# 找輪廓
im2 = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
# 邊緣檢測(cè)
im3 = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im.show()
im1.show()
im2.show()
im3.show()十八、設(shè)置透明度合成兩張圖
- 使用給定的兩張圖像及透明度變量alpha，生成一張新的圖像
- 變量alpha值在0和1之間
- 若變量alpha為0.0，返回第一張圖像的拷貝。若變量alpha為1.0，將返回第二張圖像的拷貝。
from PIL import Image
im1 = Image.open("picture1.jpg")
im2 = Image.open("picture2.jpg")
im = Image.blend(im1, im2, 0.30)
im.show()十九、設(shè)置模式合成兩張圖
- 使用給定的兩張圖像及mask圖像作為透明度，生成一張新的圖像
- 圖像的模式可以為“1”，“L”或者“RGBA”
- 所有圖像必須有相同的尺寸
from PIL import Image
im1 = Image.open("picture1.jpg")
im2 = Image.open("picture2.jpg")
im = Image.composite(im1, im2, 'L')
im.show()二十、草稿模式
- 速度要求比質(zhì)量高的場(chǎng)合
- 允許在不讀取文件內(nèi)容的情況下盡可能（可能不會(huì)完全等于給定的參數(shù)）地將圖片轉(zhuǎn)成給定模式和大小，這在生成縮略圖的時(shí)候非常有效
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.size,im.mode)
new_im = im.draft("L", (200,200))
print(new_im.size,new_im.mode)
new_im.show()二十一、獲取通道名稱(chēng)
- 返回包括每個(gè)通道名稱(chēng)的元組
- 例如，對(duì)于RGB圖像將返回（“R”,“G”,“B”）
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getbands())二十二、獲取包圍盒
- 計(jì)算圖像非零區(qū)域的包圍盒
- 這個(gè)包圍盒是一個(gè)4元組，定義了左、上、右和下像素坐標(biāo)
- 如果圖像是空的，這個(gè)方法將返回空
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getbbox())二十三、獲取像素值
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getdata())二十四、獲取圖片極值
- 返回一個(gè)2元組
- 包括該圖像中的最小和最大值
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getextrema())二十五、指定位置像素值
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
print(im.getpixel((10,0)))二十六、獲取圖像直方圖
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
im_histogram = im.histogram()
print(im_histogram[0])二十七、內(nèi)存分配
- 為圖像分配內(nèi)存并從文件中加載它
- 返回一個(gè)用于讀取和修改像素的像素訪(fǎng)問(wèn)對(duì)象
from PIL import Image
im = Image.open("picture.jpg")
pix = im.load()
print(pix[0,2])二十八、查找指定的幀
- 給定的動(dòng)態(tài)圖中查找指定的幀
- 如果查找超越了序列的末尾，則產(chǎn)生一個(gè)EOFError異常
- 當(dāng)文件被打開(kāi)時(shí)，PIL庫(kù)自動(dòng)指定到第0幀上
from PIL import Image
im_gif = Image.open("loading.gif")
print(im_gif.mode)
# 默認(rèn)打開(kāi)時(shí)是第0幀
im_gif.show()
im_gif.seek(1)
im_gif.show()
im_gif.seek(3)
im_gif.show()二十九、獲取當(dāng)前幀位置
from PIL import Image
im_gif = Image.open("loading.gif")
print(im_gif.tell())
im_gif.seek(3)
print(im_gif.tell())到此這篇關(guān)于python 包之 Pillow 圖像處理教程分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python Pillow 圖像處理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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