目录
- 前言
- pil库概述
- image类解析
- 图像的创建
- 图像的属性
- 图像的转换
- 图像处理
- 总结
前言
提示：以下是本篇文章正文内容
pil库概述
pil库支持图像存储、 显示和处理， 它能够处理几乎所有图片格式， 可以完成
对图像的缩放、 剪裁、 叠加以及向图像添加线条、 图像和文字等操作
pil库可以完成图像归档和图像处理两方面功能需求：
(1)图像归档：对图像进行批处理、 生成图像预览、 图像格式转换等
(2)图像处理：图像基本处理、 像素处理、 颜色处理等
image类解析
图像的创建
在pil中， 任何一个图像文件都可以用image对象表示image类的图像读取和创建方法
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| image.open(filename) | 根据参数加载图像文件 |
| image.new(mode, size, color) | 根据给定参数创建一个新的图像 |
| image.open(stringio.stringio(buffer)) | 从字符串中获取图像 |
| image.frombytes(mode, size, data) | 根据像素点data创建图像 |
| image.verify() | 对图像文件完整性进行检查， 返回异常 |
from pil import image im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures49675.jpg") im.show() // 显示
基本上如下图
图像的属性
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| image.format | 标识图像格式或来源， 如果图像不是从文件读取， 值是none |
| image.mode | 图像的色彩模式， “l”灰度图像、 “rgb”真彩色图像、 “cmyk”出版图像 |
| image.format | 标识图像格式或来源， 如果图像不是从文件读取， 值是none |
| image.size | 图像宽度和高度， 单位是像素（px） ， 返回值是二元元组（tuple） |
| image.palette | 调色板属性， 返回一个imagepalette类型 |
from pil import image im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures49675.jpg") im.show() print(im.format,im.size)
# 结果
# jpeg (1920, 1080)
图像的转换
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| image.save(filename, format) | 将图像保存为filename文件名， format是图片格式 |
| image.convert(mode) | 使用不同的参数， 转换图像为新的模式 |
| image.thumbnail(size) | 创建图像的缩略图， size是缩略图尺寸的二元元组 |
jpg 转换成png
from pil import image im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures49675.jpg") print(im) im.save(r"e:\pycharm\project\pictures49675changed.png") im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures49675changed.png") print(im) im.show()
# 结果
<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode=rgb size=1920×1080 at 0x1a8de865f40>
<pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode=rgb size=1920×1080 at 0x1a8de8d2e80>
gif文件图像提取。
对一个gif格式动态文件， 提取其中各帧图像， 并保存为文件
from pil import image
im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures.gif") # 读入一个gif文件
try:
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
while true:
im.seek(im.tell()+1) # 帧的位置
im.save('picframe{:02d}.png'.format(im.tell()))
except:
print("处理结束")
结果
tell(）方法：返回当前帧所处位置，从0开始计算
缩略图
from pil import image
im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures50074.jpg")
print(im)
im.thumbnail((128, 99))
im.save("mm","jpeg")
print(im)
im.show()
# 结果
<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode=rgb size=2757×2135 at 0x238dfcd5dc0>
<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode=rgb size=128×99 at 0x238dfcd5dc0>
图像处理
1.image类可以缩放和旋转图像， 其中， rotate()方法以逆时针旋转的角度值作
为参数来旋转图像。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| image.resize(size) | 按size大小调整图像， 生成副本 |
| image.rotate(angle) | 按angle角度旋转图像， 生成副本 |
2.image类能够对每个像素点或者一幅rgb图像的每个通道单独进行操作,split()
方法能够将rgb图像各颜色通道提取出来， merge()方法能够将各独立通道再合成一幅新的图像。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| image.point(func) | 根据函数func功能对每个元素进行运算， 返回图像副本 |
| image.split() | 提取rgb图像的每个颜色通道， 返回图像副本 |
| image.merge(mode， bands) | 合并通道 ， 采用mode色彩， bands是新色的色彩通道 |
| image.blend(im1,im2,alpha) | 将两幅图片im1和im2按照如下公式插值后生成新的图像：im1 * (1.0-alpha) + im2 * alpha |
图像的颜色交换
交换图像中的颜色, 可以通过分离rgb图片的三个颜色通道实现颜色交换
from pil import image im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures50536.jpg") #打开文件 r, g, b = im.split() #获得rgb通道数据 newg = g.point(lambda i: i * 0.9) # 将g通道颜色值变为原来的0.9倍 newb = b.point(lambda i: i < 100) # 选择b通道值低于100的像素点 om = image.merge(im.mode, (r, newg, newb)) # 将3个通道合形成新图像 om.save(r"e:\pycharm\project\pictures\aa.jpg") #输出图片 om.show()
原图：
交换后
3.图像的过滤和增强
pil库的imagefilter类和imageenhance类提供了过滤图像和增强图像的方法， 共10种
| 方法表示 | 描述 |
|---|---|
| imagefilter.blur | 图像的模糊效果 |
| imagefilter.contour | 图像的轮廓效果 |
| imagefilter.detail | 图像的细节效果 |
| imagefilter.edge_enhance | 图像的边界加强效果 |
| imagefilter.edge_enhance_more | 图像的阈值边界加强效果 |
| imagefilter.emboss | 图像的浮雕效果 |
| imagefilter.find_edges | 图像的边界效果 |
| imagefilter.smooth | 图像的平滑效果 |
| imagefilter.smooth_more | 图像的阈值平滑效果 |
| imagefilter.sharpen | 图像的锐化效果 |
轮廓效果
from pil import image
from pil import imagefilter
im = image.open(r"e:\pycharm\project\pictures50558.jpg")
om = im.filter(imagefilter.contour)
om.save('abc.jpg')
om.show()
原图：
修改后：
4.imageenhance类提供了更高级的图像增强需求， 它提供调整色彩度、 亮度、 对比度、 锐化等功能
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| imageenhance.enhance(factor) | 对选择属性的数值增强factor倍 |
| imageenhance.color(im) | 调整图像的颜色平衡 |
| imageenhance.contrast(im) | 调整图像的对比度 |
| imageenhance.brightness(im) | 调整图像的亮度 |
| imageenhance.sharpness(im) | 调整图像的锐度 |
总结
提示：这里对文章进行总结：
到此这篇关于python 图像处理之pil库详解用法的文章就介绍到这了,更多相关python 图像处理内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
