python图像处理库-PIL(Pillow)

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PIL库全称为Python Imaging Library，即Python图像处理库，是一个在Python中用于处理图像的非常流行的库。

一、PIL介绍

官网地址: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/installation/index.html

主要功能:

1. 图像归档
   Python图像库非常适合图像归档和批量处理应用。您可以使用该库创建缩略图、在文件格式之间进行转换、打印图像等。当前版本能够识别和读取大量的格式。写入支持有意限制在最常用的交换和展示格式。
2. 图像显示
   当前版本包括Tk PhotoImage和BitmapImage接口，以及可以与PythonWin和其他基于Windows的工具包一起使用的Windows\DIB接口。许多其他GUI工具包也附带了某种PIL支持。对于调试，还有一个show()方法，该方法将图像保存到磁盘，并调用外部显示实用程序。
3. 图像处理
   库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一系列内置卷积核进行过滤以及颜色空间转换。该库还支持图像缩放、旋转和任意仿射变换。

二、Image类介绍

PIL库中最重要的类就是Image类,它定义在同名模块中。可以通过几种方式创建此类的实例；要么从文件加载图像，处理其他图像，或者从头开始创建图像。从文件加载图像时，使用 Image 模块中的 open() 函数
源码:

def open(fp, mode="r", formats=None): """ Opens and identifies the given image file. This is a lazy operation; this function identifies the file, but the file remains open and the actual image data is not read from the file until you try to process the data (or call the :py:meth:`~PIL.Image.Image.load` method). See :py:func:`~PIL.Image.new`. See :ref:`file-handling`. :param fp: A filename (string), pathlib.Path object or a file object. The file object must implement ``file.read``, ``file.seek``, and ``file.tell`` methods, and be opened in binary mode. :param mode: The mode. If given, this argument must be "r". :param formats: A list or tuple of formats to attempt to load the file in. This can be used to restrict the set of formats checked. Pass ``None`` to try all supported formats. You can print the set of available formats by running ``python3 -m PIL`` or using the :py:func:`PIL.features.pilinfo` function. :returns: An :py:class:`~PIL.Image.Image` object. :exception FileNotFoundError: If the file cannot be found. :exception PIL.UnidentifiedImageError: If the image cannot be opened and identified. :exception ValueError: If the ``mode`` is not "r", or if a ``StringIO`` instance is used for ``fp``. :exception TypeError: If ``formats`` is not ``None``, a list or a tuple. """ 

参数说明:

• fp: 文件名（字符串）、pathlib.Path对象或文件对象。file.read、file.seek和file.tell方法，并且必须以二进制模式打开。
• mode: 模式。如果给出，此参数必须为”r”。
• formats: 尝试加载文件的一系列格式列表或元组。这可用于限制检查的格式集合。传递None以尝试所有受支持的格式。

from PIL import Image im = Image.open("./images/img.png") print(im.format, im.size, im.mode) # 此函数将返回一个Image对象。可以使用实例属性来检查文件内容： # PNG (640, 464) RGBA 

• format属性标识图像的来源。如果图像不是从文件中读取的，则设置为 None。
• size属性是一个包含宽度和高度（以像素为单位）的 2-元组。
• mode属性定义了图像中的波段数量和名称，以及像素类型和深度。常见的模式有“L”（亮度）用于灰度图像，“RGB”用于真彩色图像，以及“CMYK”用于预印刷图像。
  • R: Red（红色）
  • G: Green（绿色）
  • B: Blue（蓝色）
  • A: Alpha（透明度）

如果文件无法打开，则会触发OSError异常。
一旦拥有Image类的实例，就可以使用此类定义的方法来处理和操作图像。例如，加载图像：
注意：标准版本的show()效率不是很高，因为它会将图像保存到临时文件并调用实用程序来显示图像。

im.show()) 

三、读取和写入图像

1. 将文件转换为 JPEG

from PIL import Image im = Image.open("./images/word_image1.png") # 文件转为jpge im.save('./images/img.jpg') 

save() 方法可以提供第二个参数，明确指定文件格式。

2. 创建 JPEG 缩略图

from PIL import Image im = Image.open("./images/word_image1.png") im.thumbnail((128,128)) im.save('./images/img.thumbnail', "JPEG") 

注意: 除非需要，否则库不会对光栅数据进行解码或加载。当打开文件时，会读取文件头以确定文件格式并提取诸如模式、大小以及其他所需的属性，但直到稍后才处理其余的文件。

这意味着打开图像文件是一个快速操作，与文件大小和压缩类型无关。

3. 识别图像文件

from PIL import Image im = Image.open("./images/word_image1.png") # 识别图像 with im as img: print('./images/word_image1.png', img.format, f"{ 
     img.size}x{ 
     img.mode}") # ./images/word_image1.png PNG (2218, 582)xRGB 

四、裁剪、粘贴和合并图像

Image 类包含允许操作图像内区域的方法。要从图像中提取子矩形，使用copy()方法。

1. 从图像中复制一个子矩形

box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box) 

2. 处理子矩形

region = region.transpose(Image.Transpose.ROTATE_180) im.paste(region, box) 

粘贴区域回去时，区域的大小必须与给定区域完全匹配。此外，区域不能超出图像范围。然而，原始图像和区域的模式无需匹配。如果它们不匹配，区域将在粘贴前自动转换。

3. 滚动图像

def roll(im, delta): "横向滚动图像。" xsize, ysize = im.size delta = delta % xsize if delta == 0: return im part1 = im.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = im.crop((delta, 0, xsize, ysize)) im.paste(part1, (xsize - delta, 0, xsize, ysize)) im.paste(part2, (0, 0, xsize - delta, ysize)) return im im.show() im1 = roll(im, 200) im1.show() 

4. 合并图像

def merge(im1, im2): w = im1.size[0] + im2.size[0] h = max(im1.size[1], im2.size[1]) im = Image.new("RGBA", (w, h)) im.paste(im1) im.paste(im2, (im1.size[0], 0)) return im im = Image.open("./images/img.png") im2 = Image.open('./images/img_1.png') merge_img = merge(im, im2) merge_img.show() 

5. 分割和合并波段

r, g, b, a = im.split() im = Image.merge("RGBA", (b, g, r, a)) im.show() 

对于单波段图像，split() 返回图像本身。要使用单独的颜色波段，需要先将图像转换为“RGB”。

五、几何变换

PIL.Image.Image 类包含 resize() 和 rotate() 图像的方法。前者接受一个元组，给出新的大小，后者是逆时针角度。

1. 简单的几何变换

out = im.resize((128, 128)) out = im.rotate(45) # 逆时针度数 

2. 转置图像

要以 90 度的步长旋转图像，可以使用rotate()方法或transpose() 方法。后者也可以用来围绕图像的水平或垂直轴翻转图像。

out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_LEFT_RIGHT) out = im.transpose(Image.Transpose.FLIP_TOP_BOTTOM) out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_90) out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_180) out = im.transpose(Image.Transpose.ROTATE_270) 

其中值的含义:

• FLIP_LEFT_RIGHT：水平翻转图像，意味着图像的内容会在水平方向上镜像，就像照镜子一样，左边的内容会出现在右边，右边的出现在左边。
• FLIP_TOP_BOTTOM：垂直翻转图像，图像的内容会在垂直方向上镜像，顶部的内容会移到底部，底部的移到顶部。
• ROTATE_90：顺时针旋转图像90度。
• ROTATE_180：顺时针旋转图像180度。
• ROTATE_270：顺时针旋转图像270度，或等价地说逆时针旋转90度。
• TRANSPOSE：交换图像的宽度和高度，相当于顺时针旋转90度后再水平翻转，或逆时针旋转270度。
• TRANSVERSE：交换图像的宽度和高度后，再垂直翻转，相当于顺时针旋转270度后再水平翻转，或逆时针旋转90度。

3. 调整大小

除了在调整大小时计算新图像的大小外，还可以选择相对于给定大小进行调整大小。

size = (100, 150) with im as im: ImageOps.contain(im, size).save("./images/imageops_contain.png") ImageOps.fit(im, size).save("./images/imageops_fit.png") ImageOps.pad(im, size, color="#f00").save("./images/imageops_pad.png") 

ImageOps的方法:

1. ImageOps.contain(im, size):
   • 含义：这个方法会按比例缩放图像，使其完全适合给定的size（宽度和高度），同时保持原始图像的宽高比。与size相比，图像可能不会填满整个指定区域，但图像内容将完整无裁剪地显示在新的尺寸内。
2. ImageOps.fit(im, size):
   • 含义：此方法会缩放图像，使其适应给定的size，同时保持原始的宽高比。与contain不同，fit允许指定一个具体的缩放方法（默认是双线性插值），并且可以选择是否在必要时裁剪图像，以确保输出图像的尺寸严格等于指定的尺寸。
3. ImageOps.pad(im, size, color=“#f00”):
   • 含义：这个方法会在图像周围添加一个颜色填充的边框，使最终的图像尺寸符合size要求。如果原图尺寸大于指定尺寸，则会对图像进行居中裁剪至指定大小，然后在四周加上指定颜色的边框。color参数定义了边框的颜色，这里的”#f00″代表纯红色。